يساعد الذكاء الاصطناعي في ملاحظة سلوكيات الحيوانات التي لم يتم الإبلاغ عنها من قبل

من أكثر الجوانب إثارة للاهتمام في الذكاء الاصطناعي (AI) هو أن التكنولوجيا تساعد الخبراء باستمرار على اكتشاف معلومات جديدة عن بيئتنا. وهذا هو الحال مرة أخرى حيث قام فريق بحث من جامعة أوساكا بإنشاء نظام جديد لجمع البيانات على الحيوانات يعتمد على الذكاء الاصطناعي. هذا النظام هو ما ساعد في اكتشاف سلوكيات لم يتم الإبلاغ عنها من قبل في الطيور البحرية، وخاصة فيما يتعلق بالتغذية.

التسجيل البيولوجي

من التقنيات الحالية المستخدمة لملاحظة الحيوانات البرية، بما في ذلك سلوكياتها وتفاعلاتها الاجتماعية، هو التسجيل البيولوجي. تتضمن التقنية تركيب كاميرات فيديو خفيفة الوزن أو أجهزة أخرى مخصصة لجمع البيانات على أجسام الحيوانات. في حين يُعتبر التسجيل البيولوجي واحدًا من أفضل التقنيات لمنع إزعاج الحيوان، إلا أنه يوجد بعض العوائق.
على وجه التحديد، يتطلب التسجيل البيولوجي مستوى عالٍ من عمر البطارية، وأنظمة باهظة الثمن.
تاكويا مايكاوا هو المؤلف الرئيسي للدراسة، التي نُشرت في Communications Biology والموسومة بـ “تمكين التعلم الآلي من تحسين دقة التشغيل لجهاز تسجيل بيولوجي على الطيور البحرية”.
“منذ أن يجب أن يكون جهاز التسجيل البيولوجي المرفق بالحيوانات الصغيرة صغيرًا وخفيفًا، فإن لديها وقت تشغيل قصير، وبالتالي كان من الصعب تسجيل سلوكيات مثيرة للاهتمام غير المتكررة”، قال مايكاوا.
“لقد قمنا بتطوير جهاز تسجيل بيولوجي جديد مجهز بالذكاء الاصطناعي يسمح لنا بالكشف التلقائي وتسجيل السلوكيات المستهدفة المحددة بناءً على البيانات من أجهزة استشعار منخفضة التكلفة مثل أجهزة التسارع وأنظمة التموضع الجغرافي (GPS)”، أضاف مايكاوا.
باستخدام أجهزة الاستشعار منخفضة التكلفة، يمكن وضع اعتماد أقل على أجهزة الاستشعار باهظة الثمن، والتي تشمل كاميرات الفيديو. ثم لا يلزم استخدام أجهزة الاستشعار باهظة الثمن إلا أثناء الأوقات الأكثر احتمالاً التي يمكن فيها التقاط السلوك المستهدف.
https://www.youtube.com/watch?v=Xybdokb4g9s
 

مزدوج مع التعلم الآلي

من خلال زوج هذه الأنظمة مع تقنيات التعلم الآلي، يمكن توجيه أجهزة الاستشعار باهظة الثمن نحو السلوكيات التي تكون مثيرة للاهتمام ولكنها غير متكررة. وهذا يعني أن تلك السلوكيات غير المتكررة لديها فرصة أكبر لملاحظتها.
تم اختبار نظام الكاميرا الفيديو المُساعد بالذكاء الاصطناعي الذي طوّره الفريق في جامعة أوساكا على النورس ذي الذيل الأسود وطائر الشيرووتر المتقطع. تم الاحتفاظ بكل من هذه الحيوانات في بيئاتها الطبيعية، والتي تقع على جزر قبالة ساحل اليابان.
جوزيف كوربلا هو المؤلف الرئيسي للورقة.
“حسّن Phương الجديد من الكشف عن سلوكيات التغذية في النورس ذي الذيل الأسود 15 ضعفًا مقارنة بطريقة العينة العشوائية”، قال كوربلا. “في طائر الشيرووتر المتقطع، قمنا بتطبيق نظام مُجهز بالذكاء الاصطناعي يستند إلى نظام التموضع الجغرافي (GPS) للكشف عن أنشطة الطيران المحلية المحددة لهذه الطيور. كان نظام التموضع الجغرافي دقيقًا بمقدار 0.59 – أعلى بكثير من 0.07 لطريقة العينة الدورية التي تتضمن تشغيل الكاميرا كل 30 دقيقة”.
وفقًا للباحثين، هناك العديد من التطبيقات الممكنة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هذه، بما في ذلك الاستخدامات المضادة للصيد واكتساب رؤى حول العلاقات والتفاعلات بين البشر والحيوانات البرية.
“تملك هذه الأنظمة مجموعة واسعة من التطبيقات الممكنة، بما في ذلك الكشف عن نشاط الصيد باستخدام علامات مضادة للصيد”، يقول مايكاوا. “نحن نتوقع أيضًا أن يتم استخدام هذا العمل للكشف عن التفاعلات بين المجتمع البشري والحيوانات البرية التي تنقل الأوبئة مثل فيروس كورونا”.