O candidato ao doutorado Ben Williams (Centro de Pesquisa em Biodiversidade e Meio Ambiente da UCL e Instituto de Zoologia da ZSL) escreve com um colega sobre por que eles construíram o SurfPerch, um sistema liderado por IA para tornar mais rápido e fácil para os cientistas marinhos responderem a questões ecológicas.
Os recifes de coral cobrem apenas 0,1% da superfície do oceano – mas acolhem 25% de todas as espécies marinhas conhecidas. É fundamental que intensifiquemos enormemente os nossos esforços para monitorizar, gerir, proteger e restaurar recifes em todo o mundo que estão em crise como resultado de ameaças como a pesca excessiva, doenças, construção costeira ou ondas de calor.
Pesquisas emergentes demonstram como a ecoacústica – isto é, os sons naturais que caracterizam um ecossistema – pode ajudar a obter uma melhor compreensão da saúde dos recifes. Durante o ano passado, pedimos a pessoas de todo o mundo que participassem do “Calling in our Corals” – um projeto criado em colaboração com o Google Arts & Culture que convida o público a ouvir gravações de áudio de recifes para construir uma biblioteca de dados bioacústicos no saúde dos recifes. Hoje estamos dando mais um passo e apresentando uma nova ferramenta alimentada por IA chamada SurfPerch, criada com o Google Research e a DeepMind, que pode ser aplicada para processar automaticamente milhares de horas de áudio para construir uma nova compreensão dos ecossistemas de recifes de corais.
Por que ouvir os recifes de coral é importante
Ao ouvir a diversidade e os padrões de comportamento dos animais nos recifes, podemos ouvir a saúde dos recifes a partir do interior, monitorizar a atividade noturna e até pesquisar recifes em águas profundas e turvas. No entanto, analisar as incontáveis horas de sons subaquáticos tem sido um processo manual e algo que os cientistas não conseguem acompanhar. É por isso que estamos entusiasmados com o trabalho que realizamos com Calling in our Corals, reunindo biólogos marinhos, criativos, programadores e cientistas cidadãos para monitorizar a saúde, avaliar a biodiversidade, identificar novos comportamentos e medir o sucesso da restauração.
De um coletivo ouvinte a um modelo de IA treinado
No ano passado, os visitantes do Calling in Our Corals ouviram mais de 400 horas de áudio de recifes de recifes de coral em todo o mundo. Os membros deste coletivo de escuta aberta tiveram que clicar quando ouviram o som de um peixe. Isso trouxe milhares de olhos e ouvidos para dados que levariam meses para os bioacústicos analisarem. Os resultados forneceram uma variedade de novos e fascinantes sons de peixes que temos usado para ajustar o SurfPerch. O SurfPerch foi treinado e rigorosamente testado para produzir um modelo que pode ser rapidamente treinado para detectar qualquer novo som de recife usando apenas alguns exemplos. Isso nos permite analisar novos conjuntos de dados com muito mais eficiência do que era possível anteriormente, eliminando a necessidade de treinamento em processadores GPU caros e abrindo novas oportunidades para compreender as comunidades de recifes e sua conservação.
Uma descoberta emocionante que fizemos ao longo do caminho foi que conseguimos aumentar significativamente o desempenho do nosso modelo, utilizando a grande diversidade de gravações de aves existentes. Apesar de soar muito diferente, havia padrões comuns suficientes entre o canto dos pássaros e os sons dos peixes para que o modelo aprendesse com um deles e melhorasse o desempenho do outro.
De um experimento de laboratório a insights do mundo real
Nosso primeiro teste combinando Calling in Our Corals com SurfPerch já revelou uma diferença entre recifes protegidos e desprotegidos nas Filipinas, resultados de restauração na Indonésia e relações com a comunidade de peixes na Grande Barreira de Corais.
A melhor parte: você ainda pode ajudar ouvindo o novo áudio em Calling in Our Corals para ajudar a treinar ainda mais o modelo.
Para saber mais sobre nosso trabalho de apoio à restauração de recifes, visite https://www.buildingcoral.com.
Ben Williams co-escreveu este artigo com o professor Steve Simpson (Universidade de Bristol), e foi publicado originalmente por.
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