(Andrei Savin/Getty Images) Wir neigen dazu, gesunde Korallenriffe mit ihrer visuellen Pracht in Verbindung zu bringen: der lebendigen Vielfalt an Farben und Formen, die diese bevölkern wunderschöne Unterwasserökosysteme .
Es kann aber auch recht laut sein. Wenn Sie schon einmal in einem Korallenriff geschnorchelt haben, kennen Sie die charakteristischen Klick- und Knallgeräusche verschiedener Meeresbewohner unter Wasser, wie zum Beispiel schnappende Garnelen und fütternde Fische.
Dieses summende Geräusch im Hintergrund – fast wie das Zischen von Funkstörungen – ist ein so einzigartiges Merkmal der Geräuschkulisse des Korallenriffs, dass es uns dabei helfen könnte, den Zustand dieser Korallenriffe zu überwachen gefährdete Meereslebensräume .
In einem neue Studie , Wissenschaftler verwendet maschinelles Lernen einen Algorithmus zu trainieren, um die subtilen akustischen Unterschiede zwischen einem gesunden, lebendigen Riff und einem geschädigten Korallenstandort zu erkennen – ein akustischer Kontrast, der so schwach ist, dass er für Menschen möglicherweise nicht wahrnehmbar ist.
Im Vergleich zu anderen arbeitsintensiven und zeitaufwändigen Prozessen zur Überwachung der Riffgesundheit – Taucher besuchen Riffe, um die Korallenbedeckung visuell zu beurteilen, oder manuelles Abhören von Riffaufzeichnungen – könnte das neue Tool erhebliche Vorteile bringen, schlägt das Team vor. Außerdem verstecken sich viele Riffbewohner oder werden nur nachts gesehen, was visuelle Untersuchungen zusätzlich erschwert.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein Computer Muster erkennen kann, die für das menschliche Ohr nicht wahrnehmbar sind“, sagt Meeresbiologe Ben Williams von der University of Exeter im Vereinigten Königreich.
„Es kann uns schneller und genauer sagen, wie es dem Riff geht.“
Um die Korallenakustik einzufangen, machten Williams und seine Forscherkollegen Aufnahmen an sieben verschiedenen Orten in der Region Spermonde-Archipel , liegt vor der Südwestküste von Sulawesi in Indonesien und ist die Heimat der Projekt zur Wiederherstellung des Mars-Korallenriffs .
Die Aufnahmen umfassten vier verschiedene Arten von Rifflebensräumen – gesunde, degradierte, wiederhergestellte und neu wiederhergestellte Rifflebensräume –, von denen jeder eine unterschiedliche Menge an Korallenbewuchs aufwies und in der Folge einen unterschiedlichen Lärmcharakter durch die in der Gegend lebenden und fressenden Wasserlebewesen erzeugte.
„Bisher verließen wir uns auf manuelles Abhören und Kommentieren dieser Aufnahmen, um zuverlässige Vergleiche anstellen zu können.“ Williams erklärt in einem Twitter-Thread .
„Dies ist jedoch ein sehr langsamer Prozess und die Größe der Datenbanken für Meeresgeräusche explodiert angesichts der Einführung kostengünstiger Aufnahmegeräte.“
Um den Prozess zu automatisieren, trainierte das Team einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um zwischen den verschiedenen Arten von Korallenaufzeichnungen zu unterscheiden. Nachfolgende Tests zeigten, dass das KI-Tool den Zustand des Riffs anhand von Audioaufzeichnungen mit einer Genauigkeit von 92 Prozent erkennen konnte.
„Das ist eine wirklich spannende Entwicklung“ sagt Co-Autor und Meeresbiologe Timothy Lamont von der Lancaster University im Vereinigten Königreich.
„In vielen Fällen ist es einfacher und kostengünstiger, ein Unterwasser-Hydrophon an einem Riff aufzustellen und dort zu belassen, als dass erfahrene Taucher das Riff wiederholt besuchen, um es zu untersuchen – insbesondere an abgelegenen Orten.“
Den Forschern zufolge hängen die Ergebnisse des Algorithmus von einer Kombination von Faktoren der Unterwassergeräuschlandschaft ab, darunter der Häufigkeit und Vielfalt der Lautäußerungen von Fischen, Geräuschen von Wirbellosen und möglicherweise sogar schwachen Geräuschen, von denen angenommen wird, dass sie von Algen stammen, sowie von Beiträgen abiotischer Quellen (z. B. subtile Unterschiede im Klang von Wellen und Wind in verschiedenen Korallenlebensräumen).
Während das menschliche Ohr solche schwachen und versteckten Geräusche möglicherweise nicht leicht erkennen kann, können Maschinen die Unterschiede offenbar zuverlässig gut erkennen, auch wenn die Forscher anerkennen, dass die Methode noch weiter verfeinert werden kann und in Zukunft eine stärkere Klangabtastung erwartet wird „ein differenzierterer Ansatz zur Klassifizierung von Ökostaaten“ .
Leider ist Zeit ein Gut wie die Korallen auf der Welt geht schnell aus . Wir müssen schnell handeln, wenn wir sie retten wollen.
Über die Ergebnisse wird berichtet Ökologische Indikatoren .