谷歌联合DeepMind推出AI工具SurfPerch，助力海洋生物学家深入理解珊瑚礁生态系统及健康状况。该工具基于数千小时珊瑚礁音频训练，使科学家能“从内部聆听”珊瑚礁健康状态，有效追踪夜间活动并监测深水或浑浊水域。
项目初期通过“Calling in our Corals”网站邀请公众参与，累计收集超400小时全球珊瑚礁音频及鱼类声音标注数据，构建了专注珊瑚礁健康的生物声学数据集。这一众包成果形成了新的鱼类声音库，用于微调SurfPerch模型，使其能快速适应新声音检测需求。
据谷歌博客文章介绍，SurfPerch能以极高效率分析新数据集，无需依赖昂贵GPU训练，为珊瑚礁群落研究及保护开辟了新路径。该文由布里斯托尔大学Steve Simpson教授与伦敦大学学院Ben Williams博士共同撰写，二人均专注于珊瑚生态系统、气候变化及修复研究。
研究还发现，利用鸟类录音可提升SurfPerch性能。尽管鸟鸣与鱼声差异显著，但两者存在共性模式，模型能有效迁移学习这些特征。
结合Calling Our Corals数据进行初步试验后，研究人员成功揭示了菲律宾保护区与非保护区珊瑚礁差异，追踪了印尼修复成效，并深化了对大堡礁鱼类群落关系的理解。
目前该项目持续推进中，随着更多音频上传至Calling in our Corals平台，AI模型将获得持续训练与优化。