BDJ: искусственный интеллект может идентифицировать птиц в горных лесах Тайваня по их пению

Горные леса, известные как очаги биоразнообразия, входят в число экосистем, которым угрожает изменение климата. Чтобы понять потенциальное воздействие изменения климата на птиц в этих лесах, исследователи установили автоматические записывающие устройства в национальном парке Юшань на Тайване и разработали инструмент искусственного интеллекта для идентификации видов по звукам птиц. 

Их цель — анализировать состояние и тенденции активности животных с помощью акустических данных. Работа ученых, в которой подробно описывается использование ИИ для обнаружения 6 миллионов песен птиц, была опубликована в Biodiversity Data Journal.

По сравнению с традиционными методами, основанными на наблюдениях, пассивный акустический мониторинг с использованием автоматических записывающих устройств для записи звуков дикой природы представляет собой экономически эффективную, долгосрочную и систематическую альтернативу долгосрочному мониторингу биоразнообразия.

Авторы разместили шесть регистраторов в национальном парке Юйшань на Тайване, в субтропическом горном лесу на высоте от 1200 до 2800 метров. С 2020 по 2021 год они записали почти 30 000 часов аудиофайлов с большим количеством биологической информации. 

Однако анализ этого обширного набора данных является сложной задачей и требует не только человеческих усилий. Чтобы решить эту проблему, авторы использовали технологию глубокого обучения для разработки инструмента искусственного интеллекта под названием SILIC, который может идентифицировать виды по звуку.

SILIC может быстро определить точное время каждого крика животного в аудиофайлах. После нескольких оптимизаций инструмент теперь способен распознавать 169 видов диких животных, обитающих на Тайване, включая 137 видов птиц, а также лягушек, млекопитающих и рептилий.

В этом исследовании авторы использовали SILIC для извлечения 6 243 820 вокализаций семи видов горных лесных птиц с высокой точностью 95%, создав первый набор данных о встречаемости видов, проанализированных ИИ. Это первый открытый набор данных с данными о встречаемости видов, извлеченными из звуков в записях звукового ландшафта с помощью искусственного интеллекта.

Набор данных раскрывает подробные модели акустической активности диких птиц как в краткосрочном, так и в долгосрочном масштабе. Например, авторы выявили утренний пик вокализации для всех видов. Также ежегодно у большинства видов наблюдается один пик сезона размножения. Но у некоторых птиц наблюдается вторичный пик сезона, связанный не с размножением, а, возможно, со стайным поведением.

По мере продолжения проектов мониторинга акустические данные могут помочь понять изменения и тенденции в поведении и популяции животных в течение многих лет экономичным и автоматизированным способом. Авторы предполагают, что этот обширный набор данных о вокализации будет полезен не только для штаб-квартиры национального парка при принятии решений.

«Мы ожидаем, что наш набор данных поможет заполнить пробелы в данных о мелкомасштабных моделях временной активности птиц в горных лесах и внести вклад в исследования воздействия изменения климата на экосистемы горных лесов», - пояснили исследователи.