Искусственный интеллект фокусируется на жизни насекомых
Ученые объединяют искусственный интеллект и передовые компьютерные технологии с биологическими знаниями для сверхбыстрой идентификации насекомых. Это открывает новые возможности для описания неизвестных видов и отслеживания жизни насекомых в пространстве и времени.
Насекомые — самая разнообразная группа животных на Земле, и лишь небольшая их часть найдена и формально описана. В ближайшем будущем открыть все виды маловероятно.
Это огромное разнообразие означает, что у насекомых очень разные жизненные циклы и роли в экосистемах. Например, журчалка в Гренландии живет совершенно иначе, чем богомол в бразильских тропических лесах. Даже внутри этих групп существуют многочисленные виды, каждый со своими особенностями и экологическими функциями.
Для изучения биологии каждого вида и его взаимодействий с другими необходимо отлавливать, идентифицировать и подсчитывать множество насекомых. Это очень трудоемкий процесс, который в значительной степени ограничивал способность ученых понять, как внешние факторы влияют на жизнь насекомых.
Новое исследование, опубликованное в Proceedings of the National Academy of Sciences, показывает, как передовые компьютерные технологии и искусственный интеллект могут быстро и эффективно идентифицировать и подсчитывать насекомых. Это огромный шаг вперед в понимании того, как эта важная группа животных меняется со временем — например, в ответ на потерю среды обитания и изменение климата.
Глубокое обучение
«С помощью передовых камер мы можем собирать миллионы фотографий на местах полевых исследований. Обучая компьютер различать виды, он может быстро идентифицировать их на изображениях и подсчитывать количество. Это меняет правила игры по сравнению с человеком с биноклем в поле или за микроскопом в лаборатории, который вручную идентифицирует и считает животных», — объясняет старший научный сотрудник Токе Т. Хёйе из Департамента биологических наук и Арктического исследовательского центра Орхусского университета, руководивший исследованием. В международную команду вошли биологи, статистики, а также инженеры-механики, электрики и программисты.
Методы, описанные в статье, объединены термином глубокое обучение — форма искусственного интеллекта, в основном используемая в других областях, например, при разработке беспилотных автомобилей. Теперь исследователи показали, как эта технология может стать альтернативой трудоемкой ручной работе по наблюдению за насекомыми в их естественной среде, а также сортировке и идентификации образцов.
«Мы можем использовать глубокое обучение, чтобы найти иголку в стоге сена — образец редкого или неописанного вида среди множества распространенных и обычных видов. В будущем вся рутинная работа будет выполняться компьютером, и мы сможем сосредоточиться на более сложных задачах, таких как описание новых видов, неизвестных компьютеру, и интерпретация новых результатов», — объясняет Токе Т. Хёйе.
В исследованиях насекомых и других беспозвоночных (энтомологии) предстоит много работы. Одна из проблем — отсутствие хороших баз данных для сравнения неизвестных видов с уже описанными, а также то, что непропорционально большая доля исследователей сосредоточена на известных видах, таких как птицы и млекопитающие. С помощью глубокого обучения ученые ожидают значительного и быстрого прогресса в знаниях о насекомых.
Необходимы длинные временные ряды
Чтобы понять, как меняются популяции насекомых с течением времени, наблюдения необходимо проводить в одном и том же месте и одним и тем же способом в течение длительного периода. Необходимы длинные временные ряды данных.
Некоторые виды становятся многочисленнее, а другие — реже, но для понимания механизмов, вызывающих эти изменения, критически важно, чтобы наблюдения проводились из года в год.
Простой метод — установить камеры в одном месте и фотографировать одну и ту же локальную область. Например, камеры могут делать снимок каждую минуту. Это даст огромные объемы данных, которые с годами могут рассказать о том, как насекомые реагируют на потепление климата или изменения, вызванные землепользованием. Такие данные могут стать важным инструментом для обеспечения баланса между использованием человеком и защитой природных ресурсов.
«Есть еще проблемы, которые необходимо решить, прежде чем эти новые методы станут широко доступными, но наше исследование указывает на ряд результатов из других дисциплин, которые могут помочь решить задачи энтомологии. Здесь критически важным является тесное междисциплинарное сотрудничество биологов и инженеров», — говорит Хёйе.