Tendemos a asociar los arrecifes de coral saludables con su esplendor visual: la vibrante variedad de colores y formas que pueblan estos hermosos ecosistemas submarinos.
Pero también pueden ser lugares bastante ruidosos. Si alguna vez ha buceado con esnórquel en un entorno de arrecife de coral, conocerá los distintivos chasquidos y chasquidos que emiten varias criaturas marinas bajo el agua, como los camarones que se rompen y los peces que se alimentan.
Ese zumbido de ruido de fondo, casi como el silbido de la estática de la radio, es una característica tan única del paisaje sonoro de los arrecifes de coral que podría ayudarnos a monitorear la salud de estos hábitats marinos en peligro de extinción.
en un nuevo estudiolos científicos utilizaron el aprendizaje automático para entrenar un algoritmo para reconocer las sutiles diferencias acústicas entre un arrecife saludable y vibrante y un sitio de coral degradado, un contraste acústico tan débil que puede ser imposible de discernir para las personas.
En comparación con otros procesos que requieren mucho trabajo y tiempo para monitorear la salud de los arrecifes (hacer que los buzos visiten los arrecifes para evaluar visualmente la cobertura de coral o escuchar manualmente las grabaciones de los arrecifes), la nueva herramienta podría ofrecer ventajas significativas, sugiere el equipo. Además, muchas criaturas de los arrecifes se ocultan o solo se ven de noche, lo que complica aún más cualquier inspección visual.
“Nuestros hallazgos muestran que una computadora puede detectar patrones que son indetectables para el oído humano”. dice biólogo marino Ben Williams de la Universidad de Exeter en el Reino Unido.
“Puede decirnos más rápido y con mayor precisión cómo está el arrecife”.
Para capturar la acústica del coral, Williams y otros investigadores realizaron grabaciones en siete sitios diferentes en el Archipiélago Spermondeubicado frente a la costa suroeste de Sulawesi en Indonesia, y el hogar del Proyecto de restauración del arrecife de coral de Marte.
Las grabaciones abarcaron cuatro tipos distintos de hábitat de arrecife: saludable, degradado, maduro restaurado y recién restaurado, cada uno de los cuales exhibió una cantidad diferente de cobertura de coral y, posteriormente, generó un carácter diferente de ruido de las criaturas acuáticas que viven y se alimentan en el área.
“Anteriormente confiábamos en la escucha manual y la anotación de estas grabaciones para hacer comparaciones confiables”. Williams explica en un hilo de Twitter.
“Sin embargo, este es un proceso muy lento y el tamaño de las bases de datos de paisajes sonoros marinos se está disparando debido a la llegada de las grabadoras de bajo costo”.
Para automatizar el proceso, el equipo entrenó un algoritmo de aprendizaje automático para discriminar entre los diferentes tipos de grabaciones de coral. Las pruebas posteriores mostraron que la herramienta de inteligencia artificial podía identificar la salud de los arrecifes a partir de grabaciones de audio con una precisión del 92 por ciento.
“Este es un desarrollo realmente emocionante”, dice coautor y biólogo marino Timothy Lamont de la Universidad de Lancaster en el Reino Unido.
“En muchos casos, es más fácil y económico desplegar un hidrófono submarino en un arrecife y dejarlo allí que tener buceadores expertos que visiten el arrecife repetidamente para inspeccionarlo, especialmente en lugares remotos”.
Según los investigadores, los resultados del algoritmo dependen de una combinación de factores del paisaje sonoro submarino, incluida la abundancia y diversidad de vocalizaciones de peces, sonidos de invertebrados e incluso posibles ruidos débiles que se cree que son producidos por algas, junto con contribuciones de fuentes abióticas. (como diferencias sutiles en cómo pueden sonar las olas y el viento en diferentes tipos de hábitat de coral).
Si bien es posible que el oído humano no pueda identificar fácilmente sonidos tan débiles y ocultos, las máquinas pueden detectar las diferencias de manera confiable, al parecer, aunque los investigadores reconocen que el método aún puede refinarse aún más, y se espera que proporcione un mayor muestreo de sonido en el futuro. “un enfoque más matizado para clasificar el ecoestado”.
Lamentablemente, el tiempo es un bien que los corales del mundo se están acabando rápidamente. Tendremos que actuar rápido si queremos salvarlos.
Los hallazgos se informan en Indicadores ecológicos.