Расшифровка природного хора: ИИ обнаруживает птичьи голоса в горных лесах Тайваня

Горные леса — это очаги биоразнообразия, которым угрожают изменения климата. Чтобы понять их потенциальное влияние на птиц, исследователи установили автономные аудиорегистраторы в национальном парке Юйшань на Тайване и разработали инструмент искусственного интеллекта для идентификации видов по звукам. Их цель — анализ состояния и тенденций активности животных с помощью акустических данных.

Команда учёных из Национального университета Сунь Ятсена, Научно-исследовательского института эндемичных видов и штаб-квартиры парка Юйшань опубликовала статью в Biodiversity Data Journal, описав использование ИИ для обнаружения 6 миллионов птичьих вокализаций.

Пассивный акустический мониторинг с помощью автономных регистраторов — это рентабельная и систематическая альтернатива традиционным методам наблюдения для долгосрочного мониторинга биоразнообразия. В субтропических горных лесах парка (высота 1200–2800 м) было установлено шесть регистраторов.

С 2020 по 2021 год было записано почти 30 000 часов аудиофайлов, богатых биологической информацией. Анализ такого объёма данных требует автоматизации.

Для решения этой задачи авторы использовали технологии глубокого обучения и создали инструмент ИИ под названием SILIC, который идентифицирует виды по звуку. После оптимизации инструмент способен распознавать 169 видов дикой природы Тайваня, включая 137 видов птиц, а также лягушек, млекопитающих и рептилий.

В данном исследовании с помощью SILIC было извлечено 6 243 820 вокализаций от семи видов горных лесных птиц с высокой точностью (95%). Созданный набор данных о встречаемости видов, проанализированный ИИ, стал первым в открытом доступе на платформе Global Biodiversity Information Facility (GBIF).

Набор данных раскрывает детальные акустические паттерны активности дикой природы. Например, выявлен утренний пик вокализации для всех видов. В годовом масштабе у большинства видов наблюдается один пик в сезон размножения, но у некоторых (например, у серогорлого личинкоеда) есть второй пик вне сезона размножения, возможно, связанный со стайным поведением.

Продолжение мониторинга позволит в автоматизированном режиме отслеживать изменения в поведении и популяциях животных.

Авторы ожидают, что этот обширный набор данных будет полезен для принятия решений руководством парка. Они надеются, что он поможет заполнить пробелы в данных о временных паттернах активности птиц в горных лесах и внесёт вклад в изучение влияния изменения климата на эти экосистемы.