Los científicos de ballenas pronto podrían quedarse sin trabajo, o al menos agotador y repetitivo, aplicando inteligencia artificial (IA) a su investigación.

Utilizando el aprendizaje automático, un equipo de la División Antártica Australiana, el Centro K. Lisa Yang para la Bioacústica de Conservación de la Universidad de Cornell y la Universidad de Curtin, han entrenado un algoritmo para detectar "llamadas D" de ballenas azules en grabaciones de sonido, con mayor precisión y velocidad que los expertos humanos.

El especialista en acústica de ballenas, el Dr. Brian Miller, dijo que la tecnología permitirá a los científicos analizar más fácilmente cientos de miles de horas de grabaciones de estas escurridizas y difíciles de estudiar ballenas, para comprender mejor las tendencias en sus poblaciones a medida que se recuperan de la caza de ballenas.

"Al analizar nuestras grabaciones de llamadas D y otros sonidos, obtenemos una imagen más completa del comportamiento de estos animales y las tendencias y cambios potenciales en su comportamiento", dijo el Dr. Miller.

"El algoritmo de aprendizaje profundo que hemos aplicado a esta tarea supera en precisión a los acústicos de ballenas experimentados, es mucho más rápido y no se cansa.

"Así que nos libera para pensar en otras preguntas generales".

Llamadas sociales

Se cree que las llamadas D son llamadas "sociales" realizadas por ballenas macho y hembra en las zonas de alimentación. A diferencia de los "cantos" de ballenas azules machos, que tienen un patrón regular y predecible, las llamadas D son muy variables entre las ballenas individuales y entre las estaciones y los años.

Esta variabilidad hace que la automatización del análisis de grabación sea más difícil de lo que sería para un sonido consistente.

Para superar esto, el equipo entrenó el algoritmo en una biblioteca integral de aproximadamente 5000 llamadas D, capturadas en 2000 horas de sonido grabado desde sitios alrededor de la Antártida entre 2005 y 2017.

"La biblioteca cubrió diferentes estaciones y la gama de hábitats que esperaríamos encontrar ballenas azules antárticas, para asegurarnos de capturar la variabilidad en las D-Calls, así como los paisajes sonoros variables a través de los cuales viajan las ballenas", dijo el Dr. Miller.

Sin embargo, antes de que pudiera comenzar la capacitación, seis analistas humanos diferentes revisaron las grabaciones e identificaron o "anotaron" las llamadas D.

En lugar de analizar el sonido, las llamadas se convirtieron en "espectrogramas" o representaciones visuales de cada llamada y su duración.

Usando técnicas de aprendizaje automático, el algoritmo se entrenó para identificar las llamadas D del 85 % de los datos en la biblioteca, usando el 15 % restante de los datos para validarse y mejorar.

Humano vs máquina

Luego, la IA entrenada recibió un conjunto de datos de prueba de 187 horas de grabaciones anotadas de un año en Casey en 2019.

El equipo de investigación comparó la cantidad de detecciones de llamadas D que hizo la IA con las identificadas por los expertos humanos, para ver dónde no estaban de acuerdo.

Un juez humano independiente (Dr. Miller) determinó cuáles de los desacuerdos eran llamadas D o no, para llegar a una decisión final sobre quién era más preciso.

"La IA encontró alrededor del 90 % de las llamadas D y el humano un poco más del 70 %, y la IA fue mejor para detectar sonidos muy silenciosos", dijo el Dr. Miller.

"Se necesitaron alrededor de 10 horas de esfuerzo humano para anotar el conjunto de datos de prueba, pero la IA tardó 30 segundos en analizar estos datos, 1200 veces más rápido".

El equipo ha puesto su IA a disposición de otros investigadores de ballenas de todo el mundo, para entrenarla en otros sonidos y paisajes sonoros de ballenas.

"Ahora que tenemos este poder para analizar miles de horas de sonidos muy rápidamente, sería genial construir más sitios de grabación y redes de grabación más grandes, y desarrollar un proyecto de monitoreo a largo plazo para observar las tendencias en las ballenas azules y otras especies. ", dijo el Dr. Miller.

La investigación se publica en Remote Sensing in Ecology and Conservation . + Explora más

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