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Inteligência artificial da USP reconhece espécies de golfinhos por assobios

Pesquisadores da USP criaram um algoritmo de IA que identifica seis espécies de golfinhos brasileiros a partir de seus assobios, oferecendo um novo caminho para o monitoramento e conservação da fauna marinha. O sistema já mostra precisão promissora e deve evoluir com mais dados. O estudo reforça o protagonismo brasilei

Por Nicolás Ruiz · 24 de ago. de 2026, 07:55

Inteligência artificial da USP reconhece espécies de golfinhos por assobios
## IA brasileira inova na conservação da fauna marinha Pesquisadores do Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de identificar seis espécies de golfinhos a partir dos assobios emitidos por esses animais. O trabalho marca um avanço significativo para o monitoramento da biodiversidade marinha brasileira, tornando o processo mais eficiente e menos intrusivo. A pesquisa, publicada na revista Ocean and Coastal Research, utilizou cerca de 1.800 gravações de assobios de golfinhos coletadas ao longo do litoral paulista, do Arquipélago de Fernando de Noronha e do Estuário de Cananéia. Entre as espécies analisadas estão o golfinho-comum, orca, golfinho-pintado do Atlântico, golfinho-nariz-de-garrafa, golfinho-rotador e boto-cinza. ## Precisão promissora do algoritmo O sistema criado com base em Random Forest — técnica que utiliza múltiplas árvores de decisão para classificar dados — atingiu precisão de até **73,6% para golfinhos-comuns**, **65% para botos-cinza** e **55% para golfinhos-pintados-do-Atlântico**. A média geral foi de 55% de acerto, considerada animadora para uma iniciativa pioneira, destacando o potencial para melhoria à medida que mais dados forem coletados. Segundo Diogo D. Barcellos, primeiro autor do estudo, quanto maior for a base de registros de assobios, maior tende a ser a precisão da ferramenta para distinguir padrões acústicos únicos de cada espécie. Os registros, segundo ele, variam até mesmo conforme a região, refletem adaptações ambientais e podem criar padrões locais semelhantes a “sotaques regionais”. ## Biblioteca acústica nacional e monitoramento contínuo O projeto resulta também na criação de uma biblioteca acústica de cetáceos do litoral de São Paulo, fundamental para treinar algoritmos cada vez mais sofisticados. O professor Marcos Santos, coordenador do laboratório de mamíferos aquáticos da USP, explica que sensores e hidrofones permitem registrar sons sem impactar o comportamento dos animais. Diferentemente de observações visuais, o uso da tecnologia permite monitorar as espécies durante a noite e em condições de baixa visibilidade. A aplicação da IA pode facilitar a identificação de áreas usadas para alimentação, reprodução e deslocamento dos golfinhos, além de embasar políticas públicas, orientar a gestão de Unidades de Conservação Marinhas e monitorar o impacto de atividades humanas, como o tráfego marítimo e a pesca. ## Próximos passos e perspectivas O algoritmo desenvolvido na USP agora será testado em regiões do Litoral Norte paulista, como o Canal de São Sebastião e o entorno da Ilha Anchieta, ampliando sua aplicabilidade e precisão. O objetivo é consolidar o Brasil entre os países que investem em bioacústica e monitoramento contínuo da biodiversidade marinha. O estudo ressalta o papel dos golfinhos e baleias como indicadores da saúde dos ecossistemas oceânicos e aponta a inteligência artificial como aliada para o entendimento e preservação das espécies. Os pesquisadores preveem que, com continuidade e ampliação dos registros acústicos, a metodologia poderá se tornar padrão nacional na proteção dos mares brasileiros. Fique por dentro das inovações em tecnologia e ciência no Brasil e acompanhe as últimas notícias em braziltechhub.com

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