Искусственный интеллект повышает точность идентификации птичьих звуков
Исследование Университета Хельсинки показало, что ИИ можно обучить классифицировать птичьи звуки с высокой точностью. Результаты работы использованы в мобильном приложении «Muuttolintujen kevät» («Весна перелётных птиц»), ставшем крупной платформой для сбора аудиозаписей.
В своей докторской диссертации исследователь Патрик Лауха доказал, что модели классификации птичьих звуков можно улучшить, адаптируя их к конкретным условиям мониторинга. Тонкая настройка и локализация повышают точность моделей.
«Важным побочным продуктом моего исследования стало мобильное приложение "Muuttolintujen kevät", для которого я разработал ИИ-модель, распознающую птичьи звуки. Его популярность доказывает, что автоматизированные модели распознавания звуков можно использовать для расширения сбора данных силами гражданской науки», — утверждает Лауха.
Автоматизация и ИИ революционизируют мониторинг птиц
Многие виды птиц служат биоиндикаторами: изменения в их популяциях отражают состояние целых экосистем. В последние годы пассивный акустический мониторинг с помощью автономных записывающих устройств стал основным методом наблюдения за биоразнообразием и популяциями птиц благодаря недорогим и простым в использовании устройствам. Метод заключается в размещении автоматических микрофонов в лесу, которые записывают звуки без необходимости присутствия человека.
Этот подход генерирует огромные объёмы данных — годы записей. Для их анализа требуются автоматизированные методы распознавания видов.
«Моей целью было улучшить существующие модели классификации птичьих звуков и адаптировать методы для данных, собранных автоматически», — поясняет Лауха.
Разработанные в диссертации методы позволяют создавать более точные модели классификации для различных регионов и сценариев мониторинга. Повышение надёжности и точности классификации видов создаёт более прочную основу для акустического мониторинга и исследований.
Гражданская наука поддерживает исследования с помощью приложения
Хотя основными пользователями разработанных методов являются учёные, собирающие звуковые данные по всему миру, практическим примером применения результатов стало приложение «Muuttolintujen kevät». Оно делает передовые научные инструменты доступными для широкой публики.
Пользователи могут записывать птичьи звуки и получать от ИИ определение вида. Собранные через приложение данные дополняют традиционный мониторинг птиц в Финляндии и открывают новые исследовательские возможности. Записи можно использовать для изучения популяций птиц, миграционного поведения и вокальной активности.
«Как и многие другие изобретения, автоматизированные модели классификации предназначены не для замены работы экспертов, а для её улучшения, облегчения и интенсификации. Это позволяет нам максимально надёжно и эффективно отслеживать состояние нашей окружающей среды — что жизненно необходимо в мире, потрясённом продолжающимся кризисом биоразнообразия», — резюмирует Лауха.
Патрик Лауха защитит докторскую диссертацию «Улучшение классификаторов птичьих звуков для пассивного акустического мониторинга» 9 января 2026 года на факультете биологических и экологических наук Университета Хельсинки.