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A cada primavera, os cientistas escondem mais de 1.600 gravadores do tamanho de uma lancheira nas florestas exuberantes da Serra Nevada, no oeste dos Estados Unidos.
Até que sejam recuperados no final do verão, esses dispositivos gravam um milhão de horas de áudio, que geralmente contém os pios, latidos e assobios da coruja-pintada-da-califórnia – informações valiosas sobre onde a espécie de ave ameaçada de extinção passa seu tempo. Mas são muitas gravações para serem analisadas por um ser humano.
Uma coruja-pintada da Califórnia empoleira-se em uma árvore de cedro com incenso em uma seção antiga da Tahoe National Forest, na Califórnia (Estados Unidos).
“Não há como ouvir isso – nem de perto, certo?”, diz Connor Wood, pesquisador associado que co-lidera o projeto da coruja no K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics, parte do Cornell Lab of Ornithology em Ithaca, Nova York, nos Estados Unidos.
Acontece que essa equipe realmente pode processar esse dilúvio de dados – eles só precisam de uma pequena ajuda do BirdNET, um sistema alimentado por IA (inteligência artificial)lançado em 2018 que pode identificar mais de 6 mil espécies de aves em todo o mundo apenas por seus chamados.
“Precisamos de ferramentas que sejam realmente flexíveis e capazes de identificar o maior número possível de animais acusticamente ativos”, explica Wood, cujo laboratório desenvolveu o BirdNET com a Universidade de Tecnologia de Chemnitz, na Alemanha. “Eu realmente não consigo exagerar o quanto a [BirdNET] é transformadora para o campo da bioacústica.”
Melros-de-asa-vermelha voam pelo Refúgio Nacional de Vida Selvagem da Bacia de Klamath, na Califórnia.
Na última década, surgiram vários aplicativos que utilizam o poder da inteligência artificial para identificar diferentes sons de aves, que são usados tanto por cientistas quanto por observadores de aves.
Essas ferramentas têm suas falhas: às vezes, elas podem identificar espécies de forma errônea, por exemplo. Porém, mais pesquisas estão mostrando que a IA pode identificar o comportamento e a distribuição das aves, o que é fundamental para a conservação.
Em 2016, Cornell procurou Stefan Kahl, um cientista da computação da Universidade de Tecnologia de Chemnitz, para ajudar a criar um algoritmo que processasse os sons de pássaros gravados na natureza.
Dois anos depois, a equipe lançou o aplicativo oficial BirdNET, que permite que pessoas de todo o mundo façam upload de suas próprias gravações a partir de uma variedade de dispositivos, incluindo laptops e smartphones. Desde então, a BirdNET acumulou cerca de 150 milhões de sons de pássaros de alta qualidade.
O aplicativo BirdNET (na foto, sendo usado por um usuário em Ithaca, Nova York) pode identificar 3 mil espécies de pássaros por suas vocalizações.
Somando-se a esse conjunto de dados, o Merlin, outro aplicativo de acústica de aves da Cornell, alimentado por IA, tem mais de três milhões de usuários ativos que alimentam o sistema com dados acústicos. Mas como essas ferramentas aparentemente mágicas funcionam?
O aplicativo converte o canto de um pássaro em uma imagem de ondas sonoras conhecida como espectrograma. Em seguida, a imagem é inserida no algoritmo do aplicativo, que pode identificar as alterações de frequência, o tempo e a amplitude exclusivos de um canto específico.
“Esses padrões que os algoritmos encontram são muito mais sutis e refinados do que qualquer ser humano poderia fazer”, explica Kahl, que também trabalha como pesquisador de pós-doutorado no centro de bioacústica de conservação do Cornell Lab.
Papagaios-do-mar em um duelo abrem suas asas e abrem seus bicos em uma briga lamacenta na Ilha Skomer, no País de Gales, Reino Unido.
Com financiamento do Serviço Florestal dos Estados Unidos e do Serviço Nacional de Parques, Wood e sua equipe usaram recentemente o BirdNET para criar a primeira avaliação de todo o ecossistema das populações de corujas-pintadas em Sierra Nevada, que enfrentam cada vez mais ameaças de espécies invasoras ou incêndios florestais. Essas informações mostram as tendências da população de corujas que podem impulsionar os esforços de restauração e conservação, diz ele.
“As agências não estão apenas adotando isso como uma ferramenta de monitoramento para informá-las sobre as populações, mas também para facilitar especificamente a ação no local, o que é muito empolgante”, diz Wood.
No entanto, como a maioria das tecnologias baseadas em IA, esses aplicativos não estão isentos de armadilhas e problemas.
Em seu estudo de 2023 puplicado no International Journal of Avian Science, o ecologista Cristian Pérez-Granados analisou uma série de literatura científica sobre o BirdNET. Sua pesquisa constatou que a BirdNET nem sempre registrava o canto de uma ave e, às vezes, a identificava erroneamente como outra espécie, o que resultava em “falsos positivos”, diz Pérez-Granados, que trabalha na Universidade de Alicante, na Espanha.
Os usuários do Merlin também relataram casos de identificação incorreta, o que pode ter implicações negativas para projetos de pesquisa que incorporam dados da ciência cidadã, de acordo com a Audubon Society e outras organizações.
“O BirdNET e alguns outros softwares fizeram uma grande diferença nos últimos dois ou três anos, mas eles precisam continuar crescendo e melhorando”, afirma Pérez-Granados.
Um martim-pescador voa com sua refeição a reboque no Parque Nacional Grand Teton, em Wyoming, nos Estados Unidos.
Existem algumas maneiras de diminuir esses riscos, incluindo a contabilização da incerteza por meio de modelos estatísticos ou a verificação manual das identificações para checar os dados, que é o processo atual para o trabalho de Wood com a coruja-pintada.
“É preciso tratar os dados como uma previsão” até que eles sejam verificados, diz Wood. “Fico feliz por ter alguns desses problemas de classificação incorreta porque, pelo menos, isso significa que temos dados sobre a comunidade de aves, o que nunca tivemos antes.”
De fato, uma brigada de milhões de cientistas-cidadãos está contribuindo com grandes quantidades de dados para aplicativos como Merlin e BirdNET. Para um estudo de 2022, Wood e sua equipe avaliaram a precisão dos envios do BirdNET e descobriram que seus dados poderiam replicar com sucesso as rotas migratórias conhecidas de várias aves norte-americanas e europeias.
As toutinegras-de-bico-amarelo estão espalhadas por toda a América do Norte e são vistas com frequência nos meses de inverno na região.
Os aplicativos de identificação de sons de pássaros tornaram a observação de pássaros mais acessível a muitas pessoas, especialmente àquelas com perda auditiva.
Há cerca de cinco anos, Erin Rollins-Pletsch acordou em uma manhã e descobriu que havia perdido cerca de 80% de sua audição devido a uma doença rara. No início, ela teve dificuldades para navegar pelo novo e muito mais silencioso mundo ao seu redor. Então, ela encontrou seu caminho para a observação de pássaros.
“Quando estou do lado de fora e concentrada nos pássaros, nenhuma outra coisa importa”, conta Rollins-Pletsch, uma professora que mora a cerca de 40 minutos a leste de São Francisco, na Califórnia.
Entretanto, ela não consegue ouvir a maioria dos assobios e ruídos de alta frequência que ajudam outros observadores de pássaros a rastrear uma espécie quando ela está fora de vista. É por isso que agora ela leva seu smartphone para fora e inicia o aplicativo Merlin.
“Quando estou jardinando ou cuidando de todos os meus alimentadores de pássaros no quintal, eu simplesmente clico em gravar no meu telefone”, diz Rollins-Pletsch.
“Então, quando os pássaros estão cantando, eles aparecem no meu telefone um por um. [O aplicativo] lê o canto deles para mim. Não tenho palavras para dizer o quanto adoro isso.”
