Gli osservatori di uccelli esperti possono spesso identificare le specie dai loro richiami. Immagina di fare lo stesso per i pesci.

Una nuova ricerca dell’Università di Victoria mostra che specie di pesci strettamente imparentate producono suoni distintivi che possono essere separati dall’intelligenza artificiale. Ciò apre la porta a programmi di monitoraggio che si basano su segnali acustici piuttosto che su avvistamenti visivi.

Lo studio, condotto dalla dottoranda Darienne Lancaster, è apparso sul Journal of Fish Biology.

Le vocalizzazioni dei pesci sono note da tempo, ma distinguerle in natura è stata una sfida. Come ha spiegato Lancaster, "Non sapevamo quali suoni appartenessero a quali specie, o se fosse possibile differenziarli."

Utilizzando il monitoraggio acustico passivo, il team ha raccolto registrazioni subacquee verificando contemporaneamente le specie con dati visivi.

Hanno poi addestrato un modello di apprendimento automatico che abbinava correttamente i suoni alle specie con una precisione dell'88%, identificando otto specie di pesci della British Columbia.

Il set di dati ha anche rivelato informazioni comportamentali, come il rapido grugnito dello scorfano quillback quando viene inseguito, probabilmente una risposta difensiva.

"È emozionante vedere quante specie utilizzano il suono e i contesti in cui lo fanno", ha affermato Lancaster.

Al di là della scienza di base, il modello offre un modo meno invasivo per studiare il comportamento dei pesci e monitorare le popolazioni.

Il lavoro futuro amplierà il database per includere più specie ed esplorare le variazioni regionali all'interno delle specie, sottolineando la grande diversità della vita marina.