Использование нейросетевых звуковых ландшафтов для защиты природных сред

Исследователи из Имперского колледжа Лондона, Сиднейского университета и Корнеллского университета обнаружили, что с помощью алгоритмов машинного обучения можно создавать звуковые ландшафты из шумов природной среды. В статье, опубликованной в Proceedings of the National Academy of Sciences, группа описывает, как такие звуковые ландшафты могут использоваться управляющими земельными ресурсами для защиты природных сред.

Во многих частях мира правительства выделяют территории природных сред для защиты определённых экосистем — яркие примеры: национальные леса и парки. Однако такие территории обычно охватывают обширные пространства, что затрудняет управление ими. Основную проблему представляют лица, игнорирующие законы об охране, например, браконьеры и те, кто занимается незаконными рубками. В этой работе исследователи стремились найти менее трудоёмкий способ обнаружения такой деятельности.

Исследователи начали с того, что отметили: большинство природных сред имеют характерный звук. Например, в определённой области обитают определённые птицы или наземные животные, каждый из которых издаёт характерные звуки. Добавляются звуки деревьев, когда через них проходит ветер, звуки насекомых или журчание воды в ручье. Они также отметили, что звуки на данной территории меняются в зависимости от времени суток. Все эти факторы были загружены в компьютер, работающий на алгоритмах машинного обучения, что позволило ему изучить, как обычно звучит данная область. Исследователи описывают это как обучение машин распознаванию звукового ландшафта определённой территории.

Затем в той же области были установлены микрофоны, и улавливаемые ими звуки передавались той же машине. Если машина обнаруживала звуки, не соответствующие нормальному звуковому ландшафту региона, например, бензопилу или выстрелы, она отправляла оповещение.

Исследователи обнаружили, что система точна в своих оповещениях, и отмечают, что её можно использовать в самых разных природных средах. Они также предполагают, что такие системы могут быть развёрнуты по всему миру для помощи управляющим земельными ресурсами в обнаружении незаконной деятельности в режиме реального времени.