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Inteligência artificial identifica idade e sexo de lagostas pelo som da carapaça

O monitoramento individual de crustáceos em sistemas de aquicultura e ranqueamento marinho sempre esbarrou na dificuldade de identificar a idade e o sexo dos animais sem recorrer ao manejo físico, processo que gera elevado estresse operacional e risco de mortalidade. Para superar essa barreira técnica, pesquisadores da Nottingham Trent University e da University of Stirling, no Reino Unido, em parceria com as organizações MERINOV e Ace Aquatec, desenvolveram uma plataforma não invasiva de monitoramento acústico passivo capaz de classificar a lagosta-europeia (Homarus gammarus) utilizando inteligência artificial.

Captura e processamento das vibrações acústicas

Apesar de não possuírem cordas vocais, as lagostas geram sinais acústicos característicos por meio de contrações musculares e vibrações na carapaça, produzindo zumbidos em frequências baixas. A equipe de investigação instalou hidrofones subaquáticos acoplados a microcomputadores em tanques de cativeiro no assentamento de Johnshaven, na Escócia. No local, foram gravadas e segmentadas as emissões sonoras de 24 indivíduos previamente identificados entre machos, fêmeas, adultos e juvenis. Os áudios passaram por filtragem e extração de parâmetros acústicos, com destaque para os coeficientes cepstrais em frequência Mel e fusão de múltiplas características espectrais.

Alta precisão com algoritmos leves

Os cientistas submeteram os dados a uma avaliação comparativa entre seis algoritmos de aprendizado de máquina tradicional e oito arquiteturas de redes neurais profundas unidimensionais. Na diferenciação entre espécimes adultos e juvenis, quase todos os modelos testados superaram a marca de 97% de acurácia. A classificação do sexo atingiu precisões superiores a 93%, alcançando valores acima de 96% com modelos de máquinas de vetores de suporte e k-vizinhos mais próximos. A análise estatística confirmou que juvenis emitem vibrações com maior energia de amplitude, enquanto adultos e machos apresentam frequências de pico sensivelmente mais elevadas.

Aplicação prática em sistemas de computação na borda

A grande inovação prática do trabalho reside no equilíbrio entre eficácia diagnóstica e eficiência de processamento. Enquanto os modelos profundos demandaram maior tempo de execução, algoritmos clássicos como o k-vizinhos mais próximos alcançaram tempos de inferência de apenas 0,87 milissegundos por amostra. Esse baixo requisito computacional viabiliza a instalação direta do sistema em dispositivos embarcados em tempo real de baixo consumo de energia, como placas Raspberry Pi. O avanço abre portas para automatizar a triagem reprodutiva em incubatórias, monitorar o bem-estar animal e apoiar a gestão sustentável de estoques pesqueiros de forma contínua.

Fonte: Sex and age determination in European lobsters using AI-Enhanced bioacoustics

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