Madrid. Los arrecifes de coral tienen un paisaje sonoro complejo, e incluso los expertos deben realizar un análisis minucioso para medir la salud de esos ecosistemas en función de las grabaciones de sonido.

En un nuevo estudio, publicado en Ecological Indicators, científicos entrenaron un algoritmo de computadora utilizando múltiples grabaciones de arrecifes sanos y degradados, lo que permitió que la máquina aprendiera la diferencia.

Luego, la computadora analizó gran cantidad de nuevas grabaciones e identificó con éxito la salud del arrecife 92 por ciento de las veces. El equipo usó esto para rastrear el progreso de los proyectos de restauración de esos bancos de coral.

Ben Williams, candidato a doctorado del Centro de Investigación sobre Biodiversidad y Medio Ambiente del Colegio Universitario de Londres y autor principal del estudio, el cual comenzó mientras estaba en la Universidad de Exeter, señaló en un comunicado que “los arrecifes de coral enfrentan múltiples amenazas, incluido el cambio climático, por lo que vigilar su salud y el éxito de los proyectos de conservación es vital.

“Una de las principales dificultades es que los estudios visuales y acústicos de los arrecifes suelen depender de métodos que requieren mucha mano de obra. Las encuestas visuales también están limitadas por el hecho de que muchas criaturas de esos ecosistemas se ocultan o están activas durante la noche, mientras la complejidad de los sonidos ha dificultado la identificación de la salud de los bancos mediante grabaciones individuales.

Aprendizaje automático

“Nuestro enfoque para ese problema fue utilizar el aprendizaje automático, para ver si una computadora podía aprender el canto del arrecife. Nuestros hallazgos muestran que una computadora puede detectar pautas que son indetectables para el oído humano, puede decirnos más rápido y con mayor precisión cómo está el ecosistema”.

Los peces y otras criaturas que viven en los arrecifes de coral emiten una amplia gama de sonidos. El significado de muchas de estas llamadas sigue siendo desconocido, pero el nuevo método de inteligencia artificial (IA) puede distinguir entre los sonidos generales de arrecifes sanos y no saludables.

Las grabaciones utilizadas en el estudio se tomaron en el Proyecto de Restauración de Arrecifes de Coral de Marte, que está tratando ecosistemas gravemente dañados en Indonesia.

El coautor Tim Lamont, de la Universidad de Lancaster, explicó que el método de inteligencia artificial crea grandes oportunidades para mejorar el monitoreo de los arrecifes de coral. Es un desarrollo realmente emocionante. Las grabadoras de sonido y la IA podrían usarse en todo el mundo para vigilar la salud de los arrecifes y descubrir si los intentos de protegerlos y restaurarlos están funcionando, agregó Lamont.

En muchos casos, es más fácil y económico desplegar un hidrófono submarino en un arrecife y dejarlo allí que tener buzos expertos que visiten el arrecife repetidamente para inspeccionarlo, en especial en lugares remotos, concluyó.