.
Quando os estados querem avaliar as populações de codornas, o processo pode ser cansativo, demorado e caro.
Significa passar horas em campo ouvindo as chamadas. Ou deixar um dispositivo de gravação no campo para captar quais sons são feitos – apenas para passar horas depois ouvindo esse áudio. Então, repetindo esse processo até que haja informações suficientes para começar a fazer estimativas populacionais.
Mas um novo modelo desenvolvido por pesquisadores da Universidade da Geórgia visa agilizar esse processo. Ao usar inteligência artificial para analisar terabytes de gravações de chamadas de codornas, o processo oferece aos gerentes de vida selvagem a capacidade de coletar os dados de que precisam em questão de minutos.
“O modelo é muito preciso, captando entre 80% e 100% de todas as chamadas mesmo nas gravações mais barulhentas. Então, você pode pegar uma gravação, passar pelo nosso modelo e ele vai te dizer quantas chamadas de codorna que o gravador ouviu “, disse James Martin, professor associado da UGA Warnell School of Forestry and Natural Resources que trabalha no projeto, em colaboração com o Departamento de Recursos Naturais da Geórgia, há cerca de cinco anos. “Este novo modelo permite analisar terabytes de dados em segundos, e o que isso nos permitirá fazer é aumentar o monitoramento, para que você possa literalmente colocar centenas desses dispositivos e cobrir muito mais área e fazê-lo com muito menos esforço do que no passado.”
O software representa cerca de cinco anos de trabalho de Martin, da pesquisadora de pós-doutorado Victoria Nolan e de vários colaboradores-chave que trabalharam com um escritor de código para criar o modelo. Também faz parte de uma mudança maior que está ocorrendo no campo da pesquisa da vida selvagem, onde os algoritmos de computador agora estão ajudando no trabalho que antes levava milhares de horas para os humanos serem concluídos.
Cada vez mais, os computadores estão ficando mais inteligentes, por exemplo, na identificação de ruídos específicos ou certas características em fotos e gravações de som. Para pesquisadores como Martin, isso significa que horas antes gastas em tarefas como ouvir áudio ou ver imagens de câmeras de jogos agora podem ser feitas por um computador, liberando um tempo valioso para se concentrar em outros aspectos de um projeto.
A nova ferramenta também pode ser um recurso valioso para agências estaduais e federais que procuram informações sobre suas populações de codornas, mas com recursos limitados para gastar em qualquer projeto. “Então, acho que isso é algo que os estados podem pular, substituindo seu monitoramento atual por dispositivos de gravação acústica”, acrescentou Martin.
O sucesso do software foi recentemente documentado pelo Revista de Sensoriamento Remoto em Ecologia e Conservação.
À medida que o software ganha mais uso e é exposto a sons de novas áreas geográficas, disse Martin, ele fica ainda mais “inteligente”. Como é, as codornas oferecem vários tipos diferentes de chamadas. Mas quando o software é exposto a uma variedade de sons que não são de codorna, disse ele, é mais capaz de distinguir as chamadas corretas dos ruídos ambientais das gramíneas e árvores ao seu redor.
Com o tempo, o software se tornará mais exigente.
“Então é por isso que você precisa continuar fornecendo dados de treinamento e, quando você move geografias, encontra novos sons para os quais não treinou o modelo”, acrescentou. “É sempre uma questão de adaptação.”
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Universidade da Geórgia. Original escrito por Kristen Morales. Nota: O conteúdo pode ser editado para estilo e duração.
.
