Os observadores de pássaros experientes muitas vezes conseguem identificar as espécies por meio de seus cantos. Imagine fazer o mesmo com os peixes.

Uma nova pesquisa da Universidade de Victoria mostra que espécies de peixes intimamente relacionadas produzem sons distintos que podem ser separados pela IA. Isto abre a porta para programas de monitoramento que dependem de sinais acústicos em vez de avistamentos visuais.

O estudo, liderado pela estudante de doutorado Darienne Lancaster, foi publicado no Journal of Fish Biology.

As vocalizações dos peixes são conhecidas há muito tempo, mas distingui-las na natureza era um desafio. Como explicou Lancaster:“Não sabíamos quais sons pertenciam a quais espécies, ou se era mesmo possível diferenciá-los”.

Usando monitoramento acústico passivo, a equipe coletou gravações subaquáticas enquanto verificava simultaneamente as espécies com dados visuais.

Em seguida, treinaram um modelo de aprendizagem automática que combinou corretamente os sons com as espécies com 88% de precisão, identificando oito espécies de peixes da British Columbia.

O conjunto de dados também revelou insights comportamentais, como o rápido grunhido do rockfish quando perseguido – provavelmente uma resposta defensiva.

“É emocionante ver quantas espécies usam o som e os contextos em que o fazem”, disse Lancaster.

Além da ciência básica, o modelo oferece uma forma menos invasiva de estudar o comportamento dos peixes e monitorar as populações.

O trabalho futuro irá expandir a base de dados para incluir mais espécies e explorar variações regionais dentro das espécies, sublinhando a vasta diversidade da vida marinha.