I våres var jeg så heldig å være vitenskapelig assistent for andre gang i et forskningsprosjekt om lydkommunikasjon hos torsk. Formålet med prosjektet er å bruke maskinlæring for å gjenkjenne de ulike lydene som torsk lager fra en stor mengde med lydopptak. I likhet med mange fugler bruker torsk lyd til å tiltrekke seg maker og for å kommunisere med andre individer under gyting. I Sør-Norge har vi to typer torsk: Kysttorsk og Nordsjøtorsk. Disse gyter på samme sted og til samme tid, men gyter stort sett ikke med hverandre. En av teoriene for at dette ikke skjer er at de bruker ulike lyder for å tiltrekke seg maker under gytingen.
Oppgavene mine har vært å markere og gruppere lydene fra opptakene. Dette skal brukes for å lage en database som kan brukes til å trene opp neurale nettverk som skal muliggjøre en automatisk gjenkjennelse av torskelyder og eventuelle andre lyder i miljøet som ikke er lyder fra torsk.
Det har vært en tidkrevende prosess, da det både har vært store mengder med opptak å gå gjennom og skillet mellom de ulike lydene er ikke alltid like tydelig. Samtidig har det også vært veldig spennende og lærerikt, jeg har fått en helt annen forståelse for hvordan torsken fungerer og kommuniserer. Det viser seg at livet i havet er mye mer komplekst enn man før har trodd.
Denne erfaringen ville jeg ikke vært foruten, jeg har opplevd det som veldig nyttig og relevant som biologi student. Tusen takk for at jeg fikk muligheten til å delta i prosjektet, Claudia Lacroix, Rebekah Oomen og Lars Mørch Korslund, og takk til UiA og «Studenter i forskning»-programmet for støtten.