Искусственный интеллект помогает наблюдать ранее неотмечаемое поведение животных

Одним из наиболее интересных аспектов искусственного интеллекта (ИИ) является то, что эта технология постоянно помогает экспертам открывать новую информацию о нашей среде. Это снова произошло, когда исследовательская группа из Университета Осаки создала новую систему сбора данных, основанную на ИИ, которую животные могут носить с собой. Эта система помогла обнаружить ранее неотмечаемое поведение морских птиц, в частности, связанное с поиском пищи.

Био-логгинг

Одним из методов, используемых для наблюдения за дикими животными, включая их поведение и социальные взаимодействия, является био-логгинг. Этот метод предполагает крепление легких видеокамер или других устройств для сбора данных к телам животных. Хотя био-логгинг считается одним из лучших методов для предотвращения беспокойства животных, у него есть некоторые недостатки.

В частности, био-логгинг требует высокого уровня автономности батареи, и эти системы дороги.

Такуя Маэкава является основным автором исследования, опубликованного в Communications Biology и озаглавленным “Машинное обучение позволяет повысить точность био-логгеров на морских птицах”.

“Поскольку био-логгеры, прикрепленные к небольшим животным, должны быть небольшими и легкими, они имеют короткое время работы, и поэтому было трудно записать интересные, но редкие поведения”, – сказал Маэкава.

“Мы разработали новое устройство био-логгинга, оснащенное ИИ, которое позволяет нам автоматически обнаруживать и записывать конкретные целевые поведения на основе данных от недорогих датчиков, таких как акселерометры и системы географического позиционирования (GPS)”, – продолжил Маэкава.

Благодаря использованию недорогих датчиков, можно уменьшить зависимость от дорогих датчиков, которые включают видеокамеры. Эти дорогие датчики затем необходимо использовать только в те моменты, когда наиболее вероятно обнаружение конкретного целевого поведения.

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

В паре с машинным обучением

Сопоставив эти системы с методами машинного обучения, можно нацелить дорогие датчики на поведения, которые очень интересны, но редки. Это означает, что эти редкие поведения имеют более высокий шанс быть обнаруженными.

Система видеокамеры с помощью ИИ, разработанная командой Университета Осаки, была протестирована на чернохвостых чайках и полосатых буревестниках. Оба животных содержались в их естественной среде обитания, которая находится на островах у побережья Японии.

Джозеф Корпела является основным автором статьи.

“Новый метод улучшил обнаружение поведения при поиске пищи у чернохвостых чаек в 15 раз по сравнению с методом случайной выборки”, – сказал Корпела. “У полосатых буревестников мы применили систему с ИИ на основе GPS для обнаружения конкретных местных полетных активностей этих птиц. Система на основе GPS имела точность 0,59 – намного выше, чем 0,07 метода периодической выборки, включающего включение камеры каждые 30 минут.”

По мнению исследователей, существует множество возможных применений этой технологии ИИ, включая использование для обнаружения браконьерской деятельности и для получения информации о взаимодействиях между людьми и дикими животными.

“Эти системы имеют огромный диапазон возможных применений, включая обнаружение браконьерской деятельности с помощью противобраконьерских меток”, – говорит Маэкава. “Мы также ожидаем, что эта работа будет использована для раскрытия взаимодействий между человеческим обществом и дикими животными, которые передают эпидемии, такие как коронавирус.”