Cientistas da Trinity College Dublin e da Universidade Técnica da Dinamarca desenvolveram uma tecnologia de radar capaz de identificar e monitorar insetos polinizadores com alta precisão.
A técnica utiliza assinaturas de batimentos de asas captadas por ondas eletromagnéticas de alta frequência. Ela promete revolucionar os esforços globais de conservação ao revelar quais espécies realmente contribuem para a polinização em ecossistemas diversos.
Os métodos tradicionais focavam na contagem de indivíduos sem diferenciar as contribuições específicas de cada espécie. A nova abordagem, testada inicialmente em laboratório e agora em ambientes externos, distingue espécies com alta precisão mesmo quando visualmente muito semelhantes.
O professor de ecologia Ian Donohue, da Trinity College Dublin, afirmou que o sistema identifica diferentes espécies em tempo real. Outros métodos visuais ou tecnologias existentes não alcançam a mesma eficácia, segundo o especialista.
O sistema é econômico e funciona em pequenas áreas, tornando-o ideal para estudos localizados em torno de flores e plantas específicas. As aplicações incluem culturas agrícolas e flora ameaçada de extinção.
A professora Jane Stout, vice-presidente para Biodiversidade e Ação Climática na Trinity College Dublin, destacou a urgência de inovações como essa. As populações de polinizadores declinam de forma alarmante na Europa, com 10% das espécies selvagens de abelhas ameaçadas de extinção segundo a Lista Vermelha da União Europeia.
Esse número mais que dobrou desde 2014. Na Irlanda, as populações de abelhas diminuem 3,5% ao ano desde 2012.
Apesar dos dados preocupantes, políticas públicas como a Regulamentação da Restauração da Natureza da União Europeia ainda negligenciam a eficácia da polinização em nível de espécie. A nova tecnologia pode preencher essa lacuna ao fornecer dados precisos sobre as dinâmicas de polinização.
A equipe pretende expandir o banco de dados de assinaturas de batimentos de asas para incluir mais espécies. Os pesquisadores também vão investigar como alterações nos padrões de voo indicam mudanças ambientais, como variações de temperatura e umidade.
A tecnologia tem potencial para integração com redes 5G e 6G, possibilitando monitoramento contínuo e em larga escala da biodiversidade. O estudo, liderado pela pesquisadora Linta Antony e publicado na revista PNAS Nexus, combina tecnologia de ponta e aprendizado de máquina, conforme detalhado no portal Phys.org.
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