Umělá inteligence pomáhá pozorovat dříve nezaznamenaná zvířecí chování

Jedním z nejzajímavějších aspektů umělé inteligence (AI) je, že tato technologie neustále pomáhá odborníkům objevovat nové informace o našem prostředí. To je opět případ, kdy výzkumný tým z Osvacké univerzity vytvořil nový systém sběru dat na zvířatech, který využívá AI. Tento systém pomohl objevit dříve nezaznamenaná chování mořských ptáků, zejména v souvislosti s hledáním potravy.

Bio-logging

Jedna z目前 používaných technik pro pozorování volně žijících zvířat, včetně jejich chování a sociálních interakcí, je bio-logging. Tato technika spočívá v umístění lehkých kamer nebo jiných zařízení pro sběr dat na těla zvířat. Ačkoli bio-logging je považován za jednu z nejlepších technik pro minimalizaci rušení zvířat, má také některé nevýhody.

Konkrétně, bio-logging vyžaduje vysokou kapacitu baterie a systémy jsou drahé.

Takuya Maekawa je hlavní autor studie, která byla zveřejněna v Communications Biology a nazvaná “Machine learning enables improved runtime precision for bio-loggers on seabirds.”

“Pоскольку bio-loggers připojené k malým zvířatům musí být malé a lehké, mají krátkou dobu provozu a bylo proto obtížné zaznamenat zajímavá, ale vzácná chování,” řekl Maekawa.

“Vyvinuli jsme nový bio-logging zařízení vybavené AI, které umožňuje automaticky detekovat a zaznamenat konkrétní cílová chování na základě dat z levných senzorů, jako jsou akcelerometry a geografické polohovací systémy (GPS),” pokračoval Maekawa.

Použitím levných senzorů lze snížit závislost na drahých senzorech, jako jsou kamery. Tyto drahé senzory jsou pak použity pouze v době, kdy je nejpravděpodobnější, že budou zachycena konkrétní cílová chování.

https://www.youtube.com/watch?v=Xybdokb4g9s

Spárováno s Machine Learning

Spárováním těchto systémů s technikami strojového učení lze drahé senzory zaměřit na chování, která jsou velmi zajímavá, ale vzácná. To znamená, že tato vzácná chování mají vyšší šanci být pozorována.

Systém AI-pomocené kamery vyvinutý týmem z Osvacké univerzity byl testován na černozobých rackech a páskovaných buřňácích. Oba druhy zvířat byly drženy ve svém přirozeném prostředí, na ostrovech u pobřeží Japonska.

Joseph Korpela je hlavní autor článku.

“Nová metoda zlepšila detekci chování při hledání potravy u černozobých racků 15krát ve srovnání s náhodným vzorkováním,” řekl Korpela. “U páskovaných buřňáků jsme použili GPS-založený systém vybavený AI k detekci specifických místních letových aktivit těchto ptáků. GPS-založený systém měl přesnost 0,59 – mnohem vyšší než 0,07 u periodického vzorkování s přepínáním kamery každých 30 minut.”

Podle výzkumníků existuje mnoho možných aplikací této AI technologie, včetně využití proti pytláctví a získání poznatků o vztazích a interakcích mezi lidmi a volně žijícími zvířaty.

“Tyto systémy mají obrovský rozsah možných aplikací, včetně detekce pytláctví pomocí anti-pytláckých značek,” říká Maekawa. “Také předpokládáme, že tato práce bude použita k odhalení interakcí mezi lidskou společností a volně žijícími zvířaty, které přenášejí epidemie, jako je koronavirus.”