KI help om voorheen ongerapporteerde dieregedrag waar te neem

Een van die opwindendste aspekte van kunsmatige intelligensie (KI) is dat die tegnologie kundiges voortdurend help om nuwe inligting oor ons omgewing te ontdek. Dit is weereens die geval aangesien 'n navorsingspan van die Osaka Universiteit 'n nuwe diergedraagde data-insamelingstelsel geskep het wat op KI staatmaak. Hierdie stelsel is wat gehelp het om voorheen ongerapporteerde gedrag by seevoëls te ontdek, spesifiek met betrekking tot kos soek.

Bio-logging

Een van die tegnieke wat tans gebruik word om wilde diere waar te neem, insluitend hul gedrag en sosiale interaksies, is bio-logging. Die tegniek behels die montering van liggewig videokameras of ander toestelle wat bedoel is om data op die liggame van die diere in te samel. Terwyl bio-logging gesien word as een van die beste tegnieke om versteuring van die dier te voorkom, het dit 'n paar nadele.

Spesifiek, bio-logging vereis 'n hoë vlak van batterylewe, en die stelsels is duur. 

Takuya Maekawa is die ooreenstemmende skrywer van die studie, wat gepubliseer is in Biologie Kommunikasie en getiteld "Masjienleer maak verbeterde looptydpresisie vir bio-loggers op seevoëls moontlik. "

"Aangesien bio-loggers wat aan klein diere geheg word, klein en liggewig moet wees, het hulle kort looptye en dit was dus moeilik om interessante ongereelde gedrag aan te teken," het Maekawa gesê. 

"Ons het 'n nuwe KI-toegeruste bio-log-toestel ontwikkel wat ons in staat stel om die spesifieke teikengedrag van belang outomaties op te spoor en op te teken, gebaseer op data van laekoste-sensors soos versnellingsmeters en geografiese posisioneringstelsels (GPS)," het Maekawa voortgegaan.

Met die gebruik van die laekoste-sensors kan minder staatgemaak word op die hoëkoste-sensors, wat videokameras insluit. Hierdie hoëkoste-sensors hoef dan slegs gebruik te word gedurende die mees waarskynlike tye waarin die spesifieke teikengedrag vasgevang kan word. 

Gekoppel met Masjienleer

Deur hierdie stelsels met masjienleertegnieke te koppel, kan die hoëkoste-sensors gerig word op gedrag wat hoogs interessant maar seldsaam is. Dit beteken dat daardie ongereelde gedrag 'n groter kans het om waargeneem te word. 

Die KI-gesteunde videokamerastelsel wat deur die span by die Osaka Universiteit ontwikkel is, is getoets op swartstertmeeue en gestreepte skeerwaters. Albei diere is in hul natuurlike omgewings aangehou, wat op eilande aan die kus van Japan is. 

Joseph Korpela is hoofskrywer van die koerant.

"Die nuwe metode het die opsporing van kossoekgedrag by die swartstertmeeue 15-voudig verbeter in vergelyking met die ewekansige steekproefmetode," het Korpela gesê. “In die gestreepte skeerwaters het ons 'n GPS-gebaseerde KI-toegeruste stelsel toegepas om spesifieke plaaslike vlugaktiwiteite van hierdie voëls op te spoor. Die GPS-gebaseerde stelsel het 'n akkuraatheid van 0.59 gehad - veel hoër as die 0.07 van 'n periodieke steekproefmetode wat behels dat die kamera elke 30 minute aangeskakel word.”

Volgens die navorsers is daar baie moontlike toepassings vir hierdie KI-tegnologie, insluitend gebruike teen stropery en om insig te kry in die verhoudings en interaksies tussen mense en wilde diere. 

"Hierdie stelsels het 'n groot verskeidenheid moontlike toepassings, insluitend opsporing van stroperyaktiwiteit deur teen-stroping-etikette te gebruik," sê Maekawa. "Ons verwag ook dat hierdie werk gebruik sal word om die interaksies tussen die menslike samelewing en wilde diere wat epidemies soos koronavirus oordra, te openbaar."