HawkEars: ИИ для мониторинга птиц и амфибий Канады
Новый инструмент на основе искусственного интеллекта, HawkEars, анализирует аудиозаписи для автоматического определения видов птиц и амфибий. Он специально обучен на видах, обитающих в Канаде.
Сдвиг в экологических исследованиях
Экология переживает смену парадигмы: от трудоёмких полевых наблюдений к методам дистанционного зондирования. Пассивный акустический мониторинг, при котором записывающие устройства устанавливаются в дикой природе на длительный срок, стал стандартом для изучения животных, общающихся звуками.
Проблема больших данных
Этот метод генерирует огромные объёмы данных, которые невозможно эффективно обработать вручную. Ранее исследователи вручную аннотировали лишь около 1% собранных записей. ИИ-классификаторы, подобные HawkEars, позволяют использовать практически весь массив информации.
Преимущество регионального подхода
В отличие от глобальных классификаторов (BirdNet, Perch), обученных на тысячах видов со всего мира, HawkEars сфокусирован на меньшем наборе региональных видов, что повышает его точность. Как отмечает создатель инструмента Ян Хус, существует оптимальный баланс: классификатор, обученный на слишком малой или слишком большой группе видов, работает хуже.
Применения и перспективы
Мониторинг видов под угрозой исчезновения.
Изучение изменений сроков и путей миграции птиц как индикаторов климатических изменений или качества среды обитания.
Анализ влияния антропогенного шума (от highways, промышленных объектов) на птиц.
Инструмент дорабатывается для широкого использования: код HawkEars отделяется от классификатора канадских птиц, позволяя другим исследователям обучать свои модели на собственных данных. Например, лаборатория в Питтсбурге уже использовала этот код для создания классификатора по лягушкам Центральной Америки.
Исследователи видят большой потенциал HawkEars для сохранения биоразнообразия и развития научного мониторинга в Канаде. Работа, представляющая инструмент, опубликована в журнале Ecological Informatics.