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Universidade de Sydney e Accenture aceleram a conservação de baleias com Claude

Postado em Ciência e Veganismo.

Cauda de baleia emergindo do oceano, em ilustração aquarelada
Um projeto da Universidade de Sydney, em parceria com a Accenture, está usando o Claude, modelo de inteligência artificial da Anthropic, para analisar em tempo real gravações submarinas e detectar baleias-minke. Segundo o estudo de caso divulgado pela Anthropic, a tecnologia aumentou a precisão da detecção e transformou um processo manual de duas semanas em respostas quase instantâneas.

Resultados informados no estudo de caso:

  • 89,4%de precisão na detecção de baleias-minke, contra 76,5% dos métodos tradicionais
  • Tempo realpara dados que antes levavam duas semanas de análise manual
  • Milhares de kmde litoral da América do Norte cobertos pelo monitoramento
  • Centenas de milharesde gravações acústicas analisadas por ano

Atendendo à necessidade urgente de conservação marinha escalável

A conservação marinha está migrando para métodos de monitoramento não invasivos, abandonando abordagens tradicionais como a captura e a marcação de baleias. Essa transição levou à criação de uma vasta rede de microfones subaquáticos (hidrofones) ao longo das costas. Embora essa abordagem seja muito menos prejudicial para os animais, ela gerou um novo desafio: processar uma quantidade enorme de dados acústicos.

"Tradicionalmente, cada gravação é processada manualmente, o que consome muito tempo e exige trabalho intenso, e por isso uma parte significativa dos dados acaba não sendo usada", explicou Oscar Mower, da Universidade de Sydney.

A urgência desse monitoramento cresceu com os desdobramentos recentes da caça comercial. O Japão deixou a Comissão Baleeira Internacional em 2019 e retomou a caça comercial em suas águas. Em 2024, lançou o Kangei Maru, único navio-fábrica baleeiro em operação no mundo, e voltou a caçar baleias-comuns, a segunda maior espécie do planeta, classificada como vulnerável. As baleias-minke, foco deste projeto, continuam entre os alvos dos baleeiros. Nesse cenário, saber onde estão as populações é mais crítico do que nunca, e métodos como o detector de energia por banda limitada, com apenas 76,5% de precisão, não dão conta do volume de dados coletados.

Quem está por trás da ferramenta

Segundo a Universidade de Sydney, o modelo foi criado por Oscar Mower, então com 22 anos, estudante de engenharia e comércio. Ele desenvolveu a ferramenta durante um estágio de seis meses na Accenture, dentro de um programa de bolsas da universidade que une pesquisa acadêmica e projetos reais em empresas. O foco é a baleia-minke do Pacífico Norte, uma subespécie da baleia-minke comum, conhecida por ser rápida, mergulhar fundo e ter padrões de migração pouco conhecidos. Para treinar o modelo, Mower usou milhares de horas de gravações feitas pela NOAA Fisheries, a agência de pesca e oceanos dos Estados Unidos, em águas do Ártico, da Ásia e dos EUA. Isso explica por que o monitoramento cobre o litoral da América do Norte, embora o projeto tenha nascido na Austrália.

Por que a equipe escolheu o Claude

Após testar vários modelos de IA, a equipe escolheu o Claude Opus por duas vantagens principais:

  1. Raciocínio e visão computacional na análise de espectrogramas, que são representações visuais dos sons das baleias. Nos testes iniciais, o Claude analisou centenas de espectrogramas, o que criou uma base sólida para medir as melhorias.
  2. Aprendizado por transferência com poucos dados. Por ser um modelo de base já treinado, o Claude precisou de bem menos dados rotulados para aprender a reconhecer as vocalizações da baleia-minke e ainda assim chegou a alta precisão. "Isso foi crucial, porque os dados acústicos rotulados de espécies marinhas são extremamente limitados", disse Mower.

Como o sistema funciona

A equipe desenvolveu um sistema que combina dois tipos de inteligência artificial. Primeiro, as gravações submarinas são convertidas em gráficos chamados espectrogramas, que funcionam como "impressões digitais" sonoras das baleias. Depois, o Claude usa sua capacidade de reconhecimento visual em paralelo com uma rede neural convolucional (CNN) especializada para analisar esses espectrogramas e identificar a presença das baleias.

Segundo o estudo de caso, essa abordagem trouxe quatro avanços para a conservação das baleias:

  • Monitoramento em tempo real das populações de baleias em grandes áreas oceânicas, no lugar de processos manuais demorados
  • Mapeamento preciso de padrões de migração e habitats críticos, para orientar a criação de áreas protegidas
  • Avaliação detalhada do impacto de atividades humanas, como transporte marítimo e perfuração de petróleo, no comportamento das baleias
  • Padronização na troca de dados entre grupos internacionais de conservação, permitindo esforços coordenados de proteção

Impacto na conservação

"Combinando modelos CNN com modelos de IA da AWS, conseguimos detectar baleias-minke num raio de cinco quilômetros de um hidrofone com até 89,4% de precisão", afirmou Mower. A detecção em tempo real substitui análises que antes levavam semanas e permite que as equipes de conservação ajam quando e onde for necessário. "O hidrofone detectaria a baleia e alertaria um navio de que há uma minke por perto. O navio poderia então reduzir o ruído ou evitar o território dela", explicou o estudante à Universidade de Sydney.

Com dados precisos e atualizados sobre a localização das baleias, as equipes de conservação podem:

  • Criar zonas protegidas ao longo das principais rotas de migração e áreas de reprodução
  • Redirecionar o tráfego marítimo para longe das áreas onde as baleias estão presentes
  • Pausar ou modificar operações de perfuração quando baleias forem detectadas nas proximidades
  • Ajustar zonas de pesca e reforçar regras para evitar que as baleias fiquem presas em redes

Essas medidas atacam algumas das principais ameaças às baleias: o ruído oceânico industrial e as colisões com embarcações, que, segundo o estudo de caso, matam milhares de baleias todos os anos.

A parceria entre a Accenture e a Universidade de Sydney tornou o projeto possível. A Accenture forneceu a infraestrutura computacional, com processadores especializados e recursos em nuvem, e a universidade contribuiu com o conhecimento em biologia marinha.

Expandindo a conservação com IA

Ilustração de baleia monitorada por inteligência artificial para conservação marinhaA equipe vê o resultado com as baleias-minke como apenas o começo. O próximo passo é ampliar a solução com classificação multiclasse e aprendizado por transferência, para identificar outras espécies marinhas.

Luke Higgins, diretor-executivo da Accenture, afirmou: "Essa solução pode ser ampliada para outras espécies marinhas, com impacto nos esforços de conservação em todo o mundo."

Com o aumento das atividades humanas nos oceanos e as ameaças da mudança climática aos ecossistemas marinhos, a equipe considera a IA essencial para estratégias de conservação sustentáveis e de longo prazo. O objetivo vai além de espécies isoladas: construir um sistema abrangente de proteção dos ecossistemas marinhos, apoiado em dados.

O que isso significa para quem defende os animais

Para o Guia Vegano, o aspecto mais importante deste projeto é a troca de método. Durante décadas, estudar baleias significou persegui-las, capturá-las ou perfurar sua pele para fixar marcadores. O monitoramento acústico permite conhecer onde elas estão apenas escutando o oceano, sem tocar em nenhum animal. É a mesma lógica que move a substituição dos testes em animais por modelos computacionais: a tecnologia tornando desnecessário o sofrimento que antes era tratado como inevitável.

Mas a ferramenta também tem limites claros. Ela ajuda a evitar colisões, ruído e redes de pesca, e não impede a caça: um sistema que localiza baleias em tempo real protege os animais apenas se quem o usa tiver esse objetivo. A proteção de verdade continua dependendo de decisões políticas, como o fim da caça comercial, e de escolhas individuais, como deixar de consumir produtos da pesca industrial, responsável por boa parte das redes que prendem e matam baleias.

 

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