ИИ помогает наблюдать ранее не сообщенные поведения животных

Одним из самых интересных аспектов искусственного интеллекта (ИИ) является то, что эта технология постоянно помогает экспертам открывать новую информацию о нашей среде. Это снова так, как команда исследователей из Университета Осаки создала новую систему сбора данных, носимую животными, которая полагается на ИИ. Эта система помогла обнаружить ранее не сообщенные поведения морских птиц, в частности, в отношении поиска пищи.

Био-логгинг

Одним из используемых в настоящее время методов для наблюдения за дикими животными, включая их поведение и социальные взаимодействия, является био-логгинг. Этот метод включает в себя крепление легких видеокамер или других устройств, предназначенных для сбора данных, к телам животных. Хотя био-логгинг считается одним из лучших методов для предотвращения нарушения животного, он имеет некоторые недостатки.
В частности, био-логгинг требует высокого уровня автономности батареи, и системы являются дорогими.
Такуя Маэкава является соответствующим автором исследования, которое было опубликовано в Communications Biology и озаглавлено “Машинное обучение позволяет повысить точность работы 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 географические системы позиционирования (GPS)”, – продолжил Маэкава.
Благодаря использованию недорогих датчиков, можно уменьшить зависимость от дорогих датчиков, которые включают видеокамеры. Эти дорогие датчики затем используются только во время наиболее вероятных периодов, когда можно обнаружить конкретное целевое поведение.
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 интересны, но редки. Это означает, что эти редкие поведения имеют более высокий шанс быть обнаруженными.
Система видеокамеры, оснащенная ИИ, разработанная командой Университета Осаки, была протестирована на чернохвостых чайках и полосатых буревестниках. Оба животных были содержаны в их естественной среде обитания, которая находится на островах у побережья Японии.
Джозеф Корпела является ведущим 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, оснащенную ИИ и GPS, для обнаружения конкретных местных полетных активностей этих птиц. Система, оснащенная GPS, имела точность 0,59 – намного выше, чем 0,07 метода периодической выборки, включающего включение камеры каждые 30 минут”.
По словам исследователей, существует множество возможных применений этой технологии ИИ, включая использование в целях противодействия браконьерству и для получения информации о взаимодействиях между людьми и дикими животными.
“Эти системы имеют огромный диапазон возможных применений, включая обнаружение деятельности браконьеров 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”.