As interações entre presas e predadores são parte fundamental da vida dos ecossistemas. Ditam variações nas populações de uns e de outros e influenciam o funcionamento de habitats e a existência de muitas outras espécies.
Uma equipa de cientistas da Florida Atlantic University, nos Estados Unidos da América, lançou-se na missão de perceber o nível da predação de que são alvo moluscos, como amêijoas e caracóis, que vivem nas águas costeiras.
O foco nesses animais prende-se com a importância desses organismos nos ecossistemas costeiros: purificam a água, contribuem para a reciclagem de nutrientes e estabilizam as linhas costeiras. Por isso, a sua relevância é tanto ecológica quanto é económica.
No entanto, os bivalves e os gastrópodes costeiros enfrentam uma miríade de ameaçadas, desde a acidificação e aquecimento dos oceanos até à pressão exercida por predadores. A predação ocorre frequentemente em águas da zona subtidal, que começa no limite da maré baixa e estende-se até à margem da plataforma continental, onde a observação direta não é fácil.
Assim, para ultrapassar esse obstáculo a uma melhor compreensão do consumo de moluscos por predadores, estes investigadores criaram uma tecnologia com base em inteligência artificial que permite captar, analisar e identificar os sons da mastigação dos predadores. Dessa forma sabe-se que moluscos estão a ser consumidos e em que quantidades.
Dizem os cientistas que as conchas de amêijoas e de caracóis produzem sons distintos quando são esmagados, sons esses que podem ser captados passivamente por hidrofones.
Em laboratório, usaram tanques para afinar o sistema de deteção e identificação de sons de mastigação de conchas, nos quais nadavam raias da espécie Aetobatus narinari. À sua disposição tinham um banquete de moluscos: amêijoas Mercenaria mercenaria e caracóis marinhos Cinctura lilium e Melongena corona.
A equipa treinou o sistema para ser capaz de identificar eventos de alimentação com maior precisão mesmo por entre outros ruídos. Num artigo publicado na revista ‘Ecological Informatics’, os investigadores explicam que o sistema usa uma abordagem com vários passos.
O primeiro analisa grandes conjuntos de dados para detetar potenciais sons de conchas a querem quebradas, com base nos padrões acústicos específicos de cada concha previamente introduzidos. Depois, o que resultar desse primeiro passo é passado por uma segunda camada de “machine learning”, uma forma de IA que permite a um sistema aprender e detetar padrões a partir de grandes volumes de dados, em vez de depender de programação ativa por parte de humanos. Nessa fase, o sistema procura eliminar “falsos positivos” ao separar eventos de predação reais de outros ruídos de fundo. Por fim, o sistema classifica o tipo de presa que está a ser consumida.
O sistema foi também testado em ambiente natural e a equipa diz que foram obtidos resultados muito promissores.
“Os sons de conchas a serem esmagadas contêm uma quantidade surpreendente de informação ecológica sobre interações predador-presa e comportamento de alimentação”, diz Laurent Chérubin, coautor do estudo.
“Este trabalho mostra como a monitorização acústica passiva pode ser usada não apenas para detetar esses eventos, mas também para melhor compreender como os predadores marinhos interagem com o seu ambiente em locais onde, de outra forma, a observação seria difícil”, explica.
Ao ser possível detetar e classificar os sons feitos pelos predadores quando se alimentam de diferentes tipos de presas, esta abordagem permite aos cientistas aproximarem-se da monitorização remota dos níveis de predação de moluscos com concha em ambientes marinhos naturais.
“Do ponto de vista ecológico, esta tecnologia permite-nos quantificar os impactos dos predadores de uma forma que nunca antes tinha sido possível”, resume Matt Ajemian, principal coautor.
