Automated acoustic classifiers provide insights into calling patterns of cicadas in tropical Australia
Este estudo demonstra que o modelo de aprendizagem profunda BirdNET pode automatizar eficazmente a deteção e monitorização de cinco espécies de cigarras na Austrália tropical, alcançando uma elevada precisão e fornecendo informações ecologicamente consistentes sobre os seus padrões de canto ao longo de um período de 15 meses.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA de um preprint que não foi revisado por pares. Não é aconselhamento médico. Não tome decisões de saúde com base neste conteúdo. Ler aviso legal completo
Nas vastas e ensolaradas paisagens dos trópicos, o ar frequentemente ressoa com o som dos insetos. Entre os mais barulhentos e persistentes destes estão as cigarras, criaturas que passam anos debaixo da terra antes de emergirem para cantar por alguns curtos meses. Para os cientistas, ouvir estes insetos é mais do que apenas uma experiência auditiva; é uma forma vital de compreender a saúde de um ecossistema. Os insetos desempenham um papel crucial na natureza, atuando como polinizadores, fontes de alimento e recicladores, contudo, as suas populações estão em declínio em todo o mundo. Para os proteger, os investigadores precisam de saber onde estão, quando estão ativos e quantos são. Tradicionalmente, contar estas criaturas tem sido uma tarefa lenta e laboriosa. Os cientistas teriam de caminhar pelo mato, ouvir atentamente e identificar manualmente cada espécie através do seu canto, um processo que é difícil de escalar e fácil de perder. No entanto, uma nova ferramenta está a mudar o jogo: dispositivos de escuta automatizados que registam a paisagem sonora dia e noite, aliados a programas de computador que podem aprender a reconhecer chamadas específicas de insetos, oferecendo uma forma de monitorizar a biodiversidade em grande escala.
Nas savanas tropicais do norte de Queensland, Austrália, uma equipa de investigadores colocou esta tecnologia à prova. Eles queriam ver se um programa de computador, originalmente concebido para identificar o canto de aves, poderia ser treinado para reconhecer os chamamentos de cinco espécies diferentes de cigarras. Estes insetos, incluindo a lesser bladder, a eastern rattler, a corroboree cicada, a northern double-drummer e a fairy dust squawker, vivem num ambiente acústico complexo repleto de vento, chuva e os cantos de outros animais. Os investigadores instalaram dezoito estações de gravação por toda a região, capturando o som continuamente durante quinze meses. Isto resultou numa biblioteca massiva de áudio, totalizando cerca de vinte e quatro mil horas de gravação. Em vez de ouvirem cada minuto desta fita, a equipa utilizou um sistema de aprendizagem profunda para analisar as gravações. Eles ensinaram o computador como era o som de cada uma das cinco espécies de cigarras utilizando algumas chamadas de exemplo claras e, depois, deixaram o sistema procurar através das milhares de horas de gravações de campo para encontrar correspondências.
Os resultados mostraram que o computador foi extraordinariamente bom no trabalho. O sistema identificou com sucesso os chamamentos de todas as cinco espécies de cigarras com alta precisão, distinguindo-os do ruído de fundo e dos cantos de outros insetos. Os investigadores descobriram que o programa conseguia distinguir de forma fiável entre um verdadeiro chamado de cigarra e um falso alarme, mesmo quando os sons estavam misturados. Este sucesso significou que agora podiam analisar os dados para ver exatamente quando e onde estes insetos estavam a cantar. Descobriram que cada espécie tinha o seu próprio cronograma único. A eastern rattler e a corroboree cicada eram ativas durante o dia, com a eastern rattler a construir um coro estrondoso ao meio da manhã e a corroboree cicada a cantar continuamente desde o início da manhã até ao anoitecer. A northern double-drummer tinha um padrão mais complexo, cantando de manhã, fazendo uma pausa e depois cantando novamente à tarde e ao início da noite. Em contraste, a lesser bladder cicada era maioritariamente uma cantora do entardecer, chamando à medida que o sol se punha, enquanto a fairy dust squawker era ativa durante o dia, mas parava antes do crepúsculo.
Talvez a descoberta mais surpreendente tenha sido como estes insetos se comportavam quando o tempo piorava. Embora seja frequentemente assumido que os insetos param de cantar quando chove, os detetores automatizados mostraram que estas cigarras continuavam a chamar mesmo durante chuvas leves, moderadas e fortes. De facto, os investigadores notaram que os coros pareciam, por vezes, tornar-se mais altos à medida que a chuva se intensificava. Isto sugere que evitar a chuva para ouvir estes insetos pode fazer com que os cientistas percam uma quantidade significativa de atividade. O estudo também revelou que as cigarras não evitavam estritamente cantar ao mesmo tempo umas das outras, mesmo quando os seus cantos se sobrepunham. Em vez de tomarem turnos para evitar confusão, elas dependiam das diferenças no tom e na estrutura dos seus chamamentos para serem ouvidas. Esta descoberta desafia a ideia de que os insetos sempre separam os seus tempos de canto para evitar interferência, mostrando, em vez disso, que podem partilhar o espaço acústico de forma eficaz.
Ao provar que os sistemas automatizados podem rastrear estes insetos no habitat selvagem com precisão, o estudo oferece uma nova e poderosa forma de monitorizar a biodiversidade. O método utilizado foi eficiente, exigindo muito menos tempo humano do que os levantamentos tradicionais, ao mesmo tempo que fornecia um quadro detalhado da vida dos insetos ao longo de longos períodos. Os investigadores descobriram que a tecnologia funcionou bem mesmo nos sons complexos da savana tropical, onde muitas espécies diferentes cantam ao mesmo tempo. Esta abordagem permite aos cientistas recolher dados numa escala que era anteriormente impossível, ajudando a construir uma compreensão mais clara de como as populações de insetos estão a mudar. À medida que o mundo enfrenta uma perda de diversidade de insetos, ter uma ferramenta que possa ouvir a floresta e contar os seus cantores automaticamente fornece uma forma vital de acompanhar estas criaturas essenciais e os ecossistemas que elas sustentam.
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