Estudar recifes de coral costumava significar horas de análise manual meticulosa, mas a inteligência artificial está mudando o jogo. Uma nova rede neural pode processar sons do oceano em tempo real e identificar a atividade dos peixes 25 vezes mais rápido que os humanos. Esta tecnologia irá revolucionar a forma como os cientistas monitorizam a saúde dos recifes de coral e protegem os ecossistemas marinhos.
Os recifes de coral estão entre os ecossistemas mais diversos da Terra. Embora os recifes de coral cubram menos de 1% do oceano, eles fornecem habitat para aproximadamente 25% das espécies marinhas em alguma fase dos seus ciclos de vida. Com tanta biodiversidade concentrada num só lugar, os cientistas enfrentam desafios na identificação exata de quais espécies e quantas.
Para resolver este problema, investigadores do Woods Hole Oceanographic Institution desenvolveram um novo método que combina monitorização acústica com redes neurais para analisar a atividade dos peixes com base no som. O relatório de pesquisa foi publicado hoje (11 de março) no JASA, o jornal da Acoustical Society of America, publicado pela AIP Press.
Durante anos, os cientistas confiaram no monitoramento acústico passivo para estudar os recifes de coral. Isto envolve colocar um gravador subaquático no recife durante vários meses para capturar sons ambientais. Embora as ferramentas de processamento de sinal existentes possam analisar grandes quantidades de dados de áudio, elas não foram projetadas para detectar sons específicos. Para identificar cantos individuais de peixes ou sons específicos de espécies, os pesquisadores ainda precisam examinar manualmente horas de gravações.
O autor Seth McCammon disse: "Honestamente, é um trabalho horrível para as pessoas que o fazem. É um trabalho incrivelmente tedioso. É muito doloroso."
Igualmente importante, esta análise manual é demasiado lenta para aplicações práticas. Muitos dos recifes de coral do mundo estão ameaçados pelas alterações climáticas e pelas actividades humanas, pelo que ser capaz de identificar e acompanhar rapidamente as alterações nas populações dos recifes de coral é fundamental para os esforços de conservação.
“Os seres humanos levaram anos para analisar os dados até este ponto. Analisar os dados desta forma simplesmente não funciona em escala”, disse McCammon.
Como alternativa, os pesquisadores treinaram uma rede neural para classificar automaticamente grandes quantidades de dados acústicos, analisando gravações de áudio em tempo real. Seu algoritmo é tão preciso quanto os especialistas humanos na decifração das tendências acústicas dos recifes de coral, mas é 25 vezes mais rápido e pode mudar a forma como os oceanos são monitorados e estudados.
"Agora que não precisamos mais de humanos envolvidos, que outros tipos de dispositivos podemos usar além dos gravadores? Alguns dos trabalhos que meu coautor Aran Mooney está fazendo incluem a integração dessa rede neural em uma amarração flutuante que atualizará a contagem de sons de peixes em tempo real. Também estamos trabalhando para colocar nossa rede neural em nosso veículo subaquático autônomo, CUREE, para que ele possa ouvir sons de peixes e mapear pontos de acesso de atividade biológica", disse McCammon.
A tecnologia também tem o potencial de resolver um problema antigo na pesquisa da acústica oceânica: combinar cada som único com um peixe.
“Para a grande maioria das espécies, ainda não chegamos ao ponto em que podemos dizer com certeza que um determinado som vem de um determinado peixe”, disse McCammon. "Esse, pelo menos para mim, é o Santo Graal que procuramos. Ao detectar sons de peixes em tempo real, podemos começar a construir dispositivos que possam ouvir automaticamente os sons e depois ver quais peixes estão por perto."
McCammon espera que essas redes neurais eventualmente proporcionem aos investigadores a capacidade de monitorizar as populações de peixes em tempo real, identificar espécies problemáticas e responder a desastres. Numa altura em que os recifes de coral precisam de toda a ajuda possível, esta tecnologia ajudará os conservacionistas a obter uma imagem mais clara da sua saúde.
Compilado de /ScitechDaily