Sztuczna inteligencja pomaga obserwować wcześniej niezgłaszane zachowania zwierząt

Jednym z najbardziej ekscytujących aspektów sztucznej inteligencji (AI) jest to, że technologia ta stale pomaga ekspertom w odkrywaniu nowych informacji o naszym środowisku. Dzieje się tak po raz kolejny, ponieważ zespół badawczy z Uniwersytetu w Osace stworzył nowy system gromadzenia danych przenoszonych przez zwierzęta, który opiera się na sztucznej inteligencji. System ten pomógł odkryć wcześniej niezgłaszane zachowania ptaków morskich, zwłaszcza jeśli chodzi o żerowanie.

Bio-logowanie

Jedną z obecnie stosowanych technik obserwacji dzikich zwierząt, w tym ich zachowań i interakcji społecznych, jest biologowanie. Technika ta polega na mocowaniu lekkich kamer wideo lub innych urządzeń służących do gromadzenia danych na ciałach zwierząt. Chociaż rejestrowanie biologiczne jest postrzegane jako jedna z najlepszych technik zapobiegania niepokojeniu zwierzęcia, ma ono pewne wady.

W szczególności biologowanie wymaga dużej żywotności baterii, a systemy są drogie. 

Takuya Maekawa jest autorem korespondencyjnym badania, które opublikowano w Biologia komunikacji i zatytułowany „Uczenie maszynowe umożliwia większą precyzję działania rejestratorów biologicznych na ptakach morskich".

„Ponieważ biologgery przymocowane do małych zwierząt muszą być małe i lekkie, mają krótki czas działania i dlatego trudno było rejestrować interesujące, rzadkie zachowania” – powiedział Maekawa. 

„Opracowaliśmy nowe urządzenie do biologowania wyposażone w sztuczną inteligencję, które pozwala nam automatycznie wykrywać i rejestrować określone zachowania docelowych obiektów w oparciu o dane z tanich czujników, takich jak akcelerometry i systemy pozycjonowania geograficznego (GPS)” – kontynuował Maekawa.

Dzięki zastosowaniu tanich czujników można w mniejszym stopniu polegać na drogich czujnikach, do których zaliczają się kamery wideo. Te kosztowne czujniki należy następnie stosować tylko w najbardziej prawdopodobnych momentach, w których można uchwycić określone zachowanie obiektu docelowego. 

W połączeniu z uczeniem maszynowym

Łącząc te systemy z technikami uczenia maszynowego, kosztowne czujniki można ukierunkować na zachowania, które są bardzo interesujące, ale rzadkie. Oznacza to, że te rzadkie zachowania mają większą szansę na zaobserwowanie. 

System kamer wideo wspomagany sztuczną inteligencją opracowany przez zespół z Uniwersytetu w Osace został przetestowany na mewach czarnogoniastych i burzykach pręgowanych. Obydwa zwierzęta trzymano w ich naturalnym środowisku, czyli na wyspach u wybrzeży Japonii. 

Głównym autorem artykułu jest Joseph Korpela.

„Nowa metoda poprawiła wykrywanie zachowań żerujących u mew czarnogoniastych 15-krotnie w porównaniu z metodą losowego pobierania próbek” – stwierdził Korpela. „W przypadku burzyka plamistego zastosowaliśmy system wyposażony w sztuczną inteligencję oparty na GPS, aby wykryć określone lokalne działania tych ptaków w locie. System oparty na GPS miał dokładność 0.59 – znacznie wyższą niż 0.07 w przypadku metody okresowego próbkowania polegającej na włączaniu aparatu co 30 minut”.

Według naukowców istnieje wiele możliwych zastosowań tej technologii sztucznej inteligencji, w tym zastosowania zapobiegające kłusownictwu oraz umożliwiające uzyskanie wglądu w relacje i interakcje między ludźmi i dzikimi zwierzętami. 

„Systemy te mają szeroki zakres możliwych zastosowań, w tym wykrywanie aktywności kłusowniczej za pomocą znaczników zapobiegających kłusownictwu” – mówi Maekawa. „Przewidujemy również, że ta praca zostanie wykorzystana do ujawnienia interakcji między społeczeństwem ludzkim a dzikimi zwierzętami, które przenoszą epidemie, takie jak koronawirus”.