Inovações na Detecção de Ruídos Antropogênicos com Aprendizado de Máquina - Ahad, Felipe R.; Figueiredo, Josiel M.; C. Junior, Alvaro S.; Oliveira, Allan G. (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT); 2025: Anais da XIV Escola Regional de Informática de Mato Grosso, 2025)
O ruído antropogênico é um dos principais desafios para a conservação da vida selvagem, mascarando sinais vitais e alterando ecossistemas. O monitoramento acústico passivo, impulsionado pelo aprendizado de máquina, tornou-se uma ferramenta essencial para estudar esses impactos. Este artigo analisa a evolução das técnicas de detecção de ruído antropogênico utilizando a teoria da inovação de Joseph Schumpeter. Argumentamos que a transição de algoritmos clássicos para redes neurais convolucionais representa um processo de ”destruição criadora”, onde uma nova tecnologia não apenas melhora, mas substitui a anterior, redefinindo as fronteiras da pesquisa em bioacústica.