Futuro più brillante per la ricerca oceanografica e più sicuro per i delfini grazie a un nuovo software capace di riconoscere le varie specie e il loro numero dal loro fischio caratteristico.
Vi siete sempre chiesti come poter distinguere un tursiope da una stenella? Tra poco potrete riuscirci grazie a un nuovo software che identifica le varie specie di delfini dal loro caratteristico fischio. Il software in questione, inoltre, potrebbe migliorare il monitoraggio dei possibili danni causati alla popolazione ittica dalle flotte di pescatori.
Al momento, infatti, queste indagini sono effettuate osservando gli animali da una barca. Il crollo nel numero di avvistamenti di alcune specie particolari di delfini ha fatto in modo che le autorità si decidessero a controllare quello che stavano combinando i pescatori.
“Ma le indagini basate sull’osservazione – ammette Julie Oswald dell’Istituto oceanografico Scripps di San Diego, in California – sono alquanto fallaci perché i mammiferi marini passano molto tempo in profondità e quindi fuori dalla nostra portata. In questo modo gli osservatori si lasciano sfuggire moltissimi esemplari.” Inoltre, per rendere la rilevazione ancora più complessa, molte specie sono timide e si allontanano quando sentono arrivare una barca.
Per recuperare i delfini dispersi e allo stesso tempo rendere le identificazioni più facili, Oswald e colleghi hanno scelto la via acustica. I delfini, infatti, emettono una vasta gamma di suoni tra cui differenti tipologie di click e fischi. La maggior parte di questi fischi viaggiano su frequenze comprese fra i due e i trenta kilohertz, ma ogni specie li combina in modo diverso.
Per sfruttare questa caratteristica i ricercatori trascinano dei microfoni subacquei con una barca e alimentano i suoni che intercettano grazie a un computer di bordo. Il software, a questo punto, fa una comparazione tra le frequenze dei fischi registrate sui microfoni e quelle campione presenti in un database. Alla fine il software riesce a risalire alla specie che ha emesso i fischi in questione.
Nei test effettuati, il software ha identificato fino a otto specie diverse nei dintorni della nave. Con ben l’80 per cento di affidabilità.
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