Использование искусственного интеллекта для отслеживания ночных миграций птиц

Каждую весну и осень десятки миллионов птиц поднимаются в воздух на закате и пролетают над нами невидимыми в ночном небе. Десятилетиями эти перелеты фиксировались постоянно сканирующими погодными радарами Национальной метеорологической службы США, но эти данные долгое время были малодоступны для орнитологов.

Огромный объем информации и отсутствие инструментов для ее анализа позволяли проводить лишь ограниченные исследования, отмечает исследователь искусственного интеллекта (ИИ) Дэн Шелдон из Университета Массачусетса в Амхерсте. Более 200 миллионов изображений и сотни терабайт данных серьезно ограничивали возможности ученых.

Требовалась система машинного обучения, чтобы «убрать дождь и оставить птиц», — говорит Шелдон.

Теперь Шелдон, Субхрансу Маджи и ведущий автор Цун-Ю Лин из Колледжа информатики и компьютерных наук UMass вместе с коллегами из Лаборатории орнитологии Корнелла представляют новый инструмент «MistNet». Это «последнее и лучшее достижение в машинном обучении» для извлечения данных о птицах из архивов радарных записей за десятилетия. Название отсылает к тончайшим, почти невидимым «паутинным сетям» (mist nets), которые орнитологи используют для отлова перелетных певчих птиц.

MistNet может автоматизировать обработку огромного массива данных, который измерял миграцию птиц над континентальной частью США более двух десятилетий. Результаты сопоставимы с ручной работой экспертов. Это позволяет перейти от ограниченных знаний XX века к действиям по сохранению видов в XXI веке.

Инструмент основан на нейронных сетях для работы с изображениями и включает архитектурные компоненты, адаптированные под уникальные характеристики радарных данных. Команда создала карты миграции за последние 24 года и анимировала их, чтобы показать, например, наиболее интенсивные коридоры миграции (примерно вдоль и к западу от реки Миссисипи). MistNet также позволяет оценивать скорость полета и интенсивность движения мигрирующих птиц.

MistNet, призванный решить одну из давних проблем в радарной аэроэкологии, появился вовремя, чтобы помочь ученым лучше использовать не только существующие погодные радарные данные, но и «взрывной» рост новых больших наборов данных от проектов гражданской науки (например, eBird), устройств отслеживания животных и инструментов наблюдения за Землей.

Инструмент может иметь ряд научных и природоохранных применений. Например, данные показывают, что во многих местах большая часть миграции концентрируется всего на нескольких ночах за сезон. Зная это, можно помочь птицам, отключая освещение небоскребов в эти ключевые ночи. Другой важный вопрос — исторические сроки (фенология) миграции и то, изменились ли они вместе с доступом к пище из-за климатических изменений.

Подробности опубликованы в текущем выпуске журнала Methods in Ecology and Evolution.