AI 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 divokých zvířat, včetně jejich chování a sociálních interakcí, je bio-logging. Tato technika spočívá v umístění lehkých videokamer nebo jiných zařízení určených ke sběru dat na těla zvířat. Zatímco bio-logging je považován za jednu z nejlepších technik pro prevenci rušení zvířat, má některé nevýhody.
Konkrétně, bio-logging vyžaduje vysokou úroveň výdrže baterie a systémy jsou drahé.
Takuya Maekawa je odpovídající 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 výdrž a bylo proto obtížné zaznamenat zajímavá vzácná chování,” řekl Maekawa.
“Vyvinuli jsme nový bio-logging zařízení vybavené AI, které umožňuje automaticky detekovat a zaznamenat specifické cílové chování na základě dat z nízkorozpočtových senzorů, jako jsou akcelerometry a geografické polohové systémy (GPS),” pokračoval Maekawa.
S pomocí nízkorozpočtových senzorů lze snížit závislost na drahých senzorech, které zahrnují videokamery. Tyto drahé senzory pak potřebují být použity pouze během nejpravděpodobnějších časů, kdy lze zachytit specifické cílové chování.
https://www.youtube.com/watch?v=Xybdokb4g9s
 

Spojeno s machine learningem

Spojením těchto systémů s technikami machine learningu lze drahé senzory zaměřit na chování, která jsou vysoce zajímavá, ale vzácná. To znamená, že tato vzácná chování mají vyšší šanci být pozorována.
Systém AI-pomocné videokamery vyvinutý týmem z Osvacké univerzity byl testován na černozobých rackech a štíhlých buřňácích. Oba druhy zvířat byly drženy ve svém přirozeném prostředí, které se nachází 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 metodou náhodného vzorkování,” řekl Korpela. “U štíhlých buřňáků jsme použili GPS-založený systém vybavený AI k detekci specifických místních letových aktivit těchto ptáků. GPS-založený systém měl přesnost 0,59 – daleko vyšší než 0,07 periodické vzorkovací metody, které zahrnují zapnutí kamery každých 30 minut.”
Podle výzkumníků existuje mnoho možných aplikací pro tuto AI technologii, včetně použití proti pytláctví a získání vhledu do vztahů a interakcí mezi lidmi a divokými 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 divokými zvířaty, která přenášejí epidemie, jako je koronavirus.”