ИИ расшифровал поведение плоскоспинных черепах в заливе Робак

Плоскоспинная черепаха (Natator depressus) — эндемик северной Австралии. Хотя самки выходят на берег для откладки яиц, о поведении вида в море известно мало.

Ведущий автор, аспирантка Дженна Хаунслоу отметила, что исследование демонстрирует, как машинное обучение — разновидность ИИ — помогает учёным анализировать огромные массивы данных с многосенсорных регистраторов, связывая поведение животных во времени и пространстве.

«Мы прикрепляли к черепахам датчики движения, подобные тем, что в умных часах. Они записывали данные высокого разрешения (50 раз в секунду), чтобы детально показать, где находились черепахи и что они делали под водой, где мы не можем их легко наблюдать», — сказала Хаунслоу.

«Некоторые регистраторы также включали видеокамеры. Это позволило нам использовать поведение, наблюдавшееся за 83 часа видео, чтобы научить нашу систему ИИ точно определять поведение отдыха и кормления только на основе данных. Использование машинного обучения означает, что мы можем обрабатывать колоссальные объёмы генерируемых данных — задача, которая была бы сложной и трудоёмкой для людей без помощи».

С помощью этого инновационного подхода исследователи обнаружили, что черепахи отдыхают и кормятся в одних и тех же местах, но сезонные различия температуры воды и знаменитые большие приливы в регионе приводят к тому, что места кормления меняются в течение года.

Исследование «Behavior-specific spatiotemporal patterns of habitat use by sea turtles revealed using biologging and supervised machine learning» опубликовано в Journal of Applied Ecology.

«Наше исследование выявило ранее неизвестное использование среды обитания плоскоспинными черепахами в заливе Робак», — сказала Хаунслоу.

«Мы обнаружили, что плоскоспинные черепахи отдыхают на морском дне у края литоральных зон и кормятся в соответствии с приливными циклами, а не с циклом день/ночь».

Учёный из DBCA и со-руководитель исследования, доктор Сабрина Фоссетт-Хало, отметила, что исследование предоставляет ценные данные, которые могут помочь в оценке и планировании природоохранных зон, таких как морские парки.

«Понимание того, как черепахи используют разные части своей среды обитания в течение года, критически важно для планирования сохранения и определения приоритетных действий», — сказала доктор Фоссетт-Хало.

«Отдыхающих или кормящихся черепах могут потревожить судоходство или другая человеческая деятельность в море, поэтому крайне важно понимать, где эти черепахи предпочитают отдыхать и питаться».

Старший преподаватель Университета Мердока и старший автор, доктор Адриан Глейсс, заявил, что методы машинного обучения — это перспективный инструмент, который может улучшить понимание и сохранение морской фауны.

«Морские виды трудно наблюдать напрямую, а многосенсорные регистраторы могут производить ошеломляющее количество данных, поэтому эта новая методика может стать ключом к расшифровке поведения ряда угрожаемых видов», — сказал доктор Глейсс.