Yapay Zeka Daha Önceden Rapor Edilmeyen Hayvan Davranışlarını Gözlemeye Yardımcı Oluyor

Yapay zekanın (AI) en heyecan verici yönlerinden biri, teknolojinin uzmanlara çevre hakkında yeni bilgiler keşfetmelerine yardımcı olmasıdır. Osaka Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, AI ile çalışan yeni bir hayvan-borne veri toplama sistemi geliştirdi. Bu sistem, özellikle beslenme konusunda daha önce rapor edilmeyen davranışları keşfetmemize yardımcı oldu.

Biyo-Logging

Vahşi hayvanları, davranışlarını ve sosyal etkileşimlerini gözlemlemek için kullanılan mevcut tekniklerden biri biyo-logging’dir. Bu teknik, hayvanların vücutlarına hafif video kameraları veya diğer veri toplama cihazları takmayı içerir. Biyo-logging, hayvanları rahatsız etmemek için en iyi tekniklerden biri olarak görülse de bazı dezavantajları vardır.

Özellikle, biyo-logging yüksek pil ömrü gerektirir ve sistemler pahalıdır.

Çalışmanın yazarı Takuya Maekawa, çalışmanın “Communications Biology” dergisinde yayınlandığını ve “Machine learning enables improved runtime precision for bio-loggers on seabirds” başlığını taşıdığını belirtti.

“Biyo-loggers küçük hayvanlara takıldığından küçük ve hafif olmalıdır, bu nedenle kısa çalışma süreleri vardır ve ilginç ancak nadir davranışları kaydetmek zordu” dedi Maekawa.

“Hareket sensörleri ve coğrafi konumlandırma sistemleri (GPS) gibi düşük maliyetli sensörlerden alınan verilere dayalı olarak ilgi konusu belirli hedef davranışları otomatik olarak tespit eden ve kaydeden yeni bir AI destekli biyo-logging cihazı geliştirdik” diye devam etti Maekawa.

Düşük maliyetli sensörlerin kullanılması, yüksek maliyetli sensörlerin daha az kullanılmasını sağlar. Bu yüksek maliyetli sensörler, belirli hedef davranışın kaydedilebileceği en muhtemel zamanlarda kullanılır.

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

Makine Öğrenimi ile Birlikte

Bu sistemleri makine öğrenimi teknikleriyle birleştirmek, yüksek maliyetli sensörlerin ilginç ancak nadir davranışlara yönlendirilmesini sağlar. Bu, bu nadir davranışların daha yüksek bir olasılıkla gözlemlenmesini sağlar.

Osaka Üniversitesi’ndeki ekip tarafından geliştirilen AI destekli video kamera sistemi, siyah kuyruklu martılar ve çizgili shearwater’lar üzerinde test edildi. Her iki hayvan da Japonya’nın kıyılarında bulunan adalarda doğal ortamlarında tutuldu.

Joseph Korpela makalenin baş yazarı.

“Yeni yöntem, siyah kuyruklu martıların beslenme davranışlarını 15 kat daha etkili bir şekilde tespit etti” dedi Korpela. “Çizgili shearwater’lar için GPS tabanlı bir AI destekli sistem kullanarak bu kuşların belirli yerel uçuş faaliyetlerini tespit ettik. GPS tabanlı sistem 0.59’luk bir doğruluk payına sahipken, periyodik örnekleme yönteminin doğruluk payı 0.07 idi.”

Araştırmacılara göre, bu AI teknolojisinin birçok olası uygulaması vardır, bunlar arasında yaban hayatı koruma faaliyetleri ve insan toplumları ile vahşi hayvanlar arasındaki etkileşimleri anlamak için kullanılan yöntemler bulunur.

“Bu sistemlerin çok geniş bir uygulama yelpazesi vardır, bunlar arasında yaban hayatı koruma faaliyetlerini tespit etmek için kullanılan anti-avcılık etiketleri bulunur” dedi Maekawa. “Ayrıca bu çalışmanın, insan toplumları ile vahşi hayvanlar arasındaki etkileşimleri ve koronavirüs gibi salgın hastalıkları nasıl yaydıklarını ortaya çıkarmak için kullanılacağını öngörüyoruz.”