Los arrecifes de coral son como la Gran Manzana del mar; diversos, vibrantes, y bulliciosos. Nosotros no percibimos el ruido que hacen todas las criaturas que habitan ahí, pero este «paisaje sonoro» podría ayudarnos a monitorear la salud de estos ecosistemas.

Con esto en mente, un grupo de investigadores usó el machine learning para entrenar un algoritmo que reconozca las diferencias acústicas entre un arrecife saludable uno degradado. Este contraste acústico es tan débil que es imposible de discernir para las personas.

«Nuestros hallazgos muestran que una computadora es capaz de detectar patrones indetectables para el oído humano«, comenta Ben Williams, biólogo marino de la Universidad de Exeter en el Reino Unido. «Puede decirnos más rápido y con mayor precisión cómo se encuentra el arrecife».

Esta nueva herramienta podría ofrecer ventajas significativas sobre otros procedimientos que requieren más tiempo y trabajo para evaluar la salud de los arrecifes. Además, muchas criaturas de los arrecifes se ocultan o solo se ven de noche, lo que complica cualquier inspección visual.

Escuchando a los corales

Williams y sus colegas investigadores realizaron grabaciones en siete sitios diferentes en el archipiélago de Spermonde, al suroeste de Sulawesi (Indonesia), donde se ubica el proyecto Mars Coral Reef Restoration. Las grabaciones abarcaron cuatro tipos distintos de hábitat de arrecife: saludable, degradado, maduro restaurado y recién restaurado. Cada uno de estos exhibía una cantidad diferente de cobertura de coral, una medida de la proporción de su superficie. Posteriormente, los datos recopilados generaron 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», explica Williams. «Sin embargo, 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».

En vista de automatizar el proceso, el equipo entrenó un algoritmo para discriminar entre los diferentes tipos de grabaciones de coral. Las pruebas posteriores mostraron que esta herramienta podía identificar la salud de los arrecifes a partir de grabaciones con una precisión del 92%.

«Es más fácil y económico desplegar un hidrófono submarino en un arrecife y dejarlo allí que tener buceadores expertos visitando el arrecife repetidamente para inspeccionarlo», comentó Timothy Lamont, biólogo marino y coautor del estudio.

Todos los ruidos

Según los científicos, los resultados del algoritmo dependen de una combinación de factores del paisaje sonoro submarino. Entre ellos tenemos a la abundancia y diversidad de vocalizaciones de peces, sonidos de invertebrados, y hasta posibles ruidos muy débiles, los cuales se piensan que son producidos por algas. También las fuentes abióticas son una variable, como las diferencias sutiles del sonido de las olas y el viento en diferentes tipos de hábitat de coral.

Si bien es posible que el oído humano no pueda identificar fácilmente estos sonidos, las máquinas sí son capaces de detectar las diferencias de manera confiable. Sin embargo,  los autores reconocen que el método puede refinarse aún más.

Se espera que un mayor muestreo de sonidos en el futuro ofrezca «un enfoque mejor matizado para clasificar el estado de los ecosistemas«.