Искусственный интеллект впервые предсказал репродуктивное поведение королевской рыбы

Исследователи впервые использовали машинное обучение для идентификации и прогнозирования поведения желтохвостой королевской рыбы (Seriola lalandi), отслеживая её движения.

Методология исследования

• Ученые пометили рыб акселерометрами и сняли их поведение в неволе, чтобы определить характерные "сигнатуры ускорения" для различных типов активности.
• Затем алгоритмы машинного обучения были применены для анализа данных от свободно плавающих рыб в дикой природе.
• ИИ научился различать такие модели поведения, как ухаживание, кормление, побег, трение о поверхности и обычное плавание.

Ключевые результаты

• Исследование, опубликованное в журнале Movement Ecology, выявило естественное нерестовое поведение желтохвоста в морских парках Южной Австралии: Neptune Islands Group Marine Park и Thorny Passage Marine Park.
• Это первая работа, в которой машинное обучение используется для идентификации поведения при нересте у диких королевских рыб.

Значение работы

По словам авторов, технология предлагает новые возможности для сохранения видов:

• Томас Кларк, аспирант Университета Флиндерс: "Эти результаты дают возможность идентифицировать естественное поведение, которое в прошлом можно было определить только путем прямых наблюдений или разрушительных методов".
• Доцент Чарли Хувенерс: "Понимание репродуктивного поведения необходимо для прогнозирования реакции популяций на давление со стороны окружающей среды и рыболовства, а также для разработки подходящих стратегий управления".

Использование камер, датчиков и искусственного интеллекта открывает беспрецедентные возможности для изучения и защиты морской жизни.