Yapay Zeka Önceden Rapor Edilmeyen Hayvan Davranışlarını Gözlemeye Yardım Ediyor

Yapay zekanın (AI) en heyecan verici yönlerinden biri, teknolojinin uzmanlara çevremiz hakkında yeni bilgiler keşfetmelerine sürekli olarak yardımcı olmasıdır. Osaka Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, AI’ye dayanan yeni bir hayvan-borne veri toplama sistemi geliştirdi. Bu sistem, özellikle beslenme açısından seabirds’de önceden bildirilmeyen davranışların keşfedilmesine yardımcı oldu.

Bio-Logging

Vahşi hayvanları, davranışları ve sosyal etkileşimleri gözlemlemek için kullanılan mevcut tekniklerden biri bio-logging’dir. Teknik, hayvanların vücutlarına veri toplamak için tasarlanmış hafif video kameralar veya diğer cihazlar takmayı içerir. Bio-logging, hayvanın rahatsız edilmesini önlemek için en iyi tekniklerden biri olarak görülse de bazı dezavantajları vardır.
Özellikle, bio-logging yüksek pil ömrü gerektirir ve sistemler pahalıdır.
Takuya Maekawa, çalışmanın yazarıdır ve çalışma Communications Biology adlı dergide yayınlandı ve ” Makine öğrenimi, seabirds’de bio-loggers için çalışma zamanı doğruluğunu geliştirir” başlığını taşır.
“Bio-loggers küçük hayvanlara takılı olduğundan küçük ve hafif olmalı ve bu nedenle çalışma süreleri kısadır ve ilginç, seyrek davranışları kaydetmek zordur” dedi Maekawa.
“Hızlı ve düşük maliyetli sensörler gibi ivmeölçer ve coğrafi konumlandırma sistemleri (GPS) verilerinden yararlanarak, ilgilenilen spesifik hedef davranışları otomatik olarak tespit eden ve kaydeden yeni bir AI destekli bio-logging cihazı geliştirdik” diye devam etti Maekawa.
Düşük maliyetli sensörlerin kullanılmasıyla, yüksek maliyetli sensörlere daha az bağımlılık sağlanabilir ve bu yüksek maliyetli sensörler, spesifik 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, yüksek ilgi derecesine sahip ancak seyrek davranışlara yönlendirilmesini sağlar. Bu, bu seyrek davranışların gözlemlenme olasılığını artırır.
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 kıyılarında bulunan adalarda doğal ortamlarında tutuldu.
Joseph Korpela makalenin baş yazarıdır.
“Yeni yöntem, siyah kuyruklu martıların beslenme davranışlarının tespitini, rasgele örnek alma yöntemine kıyasla 15 kat artırdı” dedi Korpela. “Çizgili shearwater’lar için, bu kuşların spesifik yerel uçuş faaliyetlerini tespit etmek için bir GPS tabanlı AI destekli sistem uyguladık. GPS tabanlı sistem, 0.59’luk bir doğruluğa sahipti – bu, her 30 dakikada bir kamerayı açan periyodik örnek alma yönteminin 0.07’sinden çok daha yüksekti.”
Araştırmacılara göre, bu AI teknolojisinin birçok olası uygulaması vardır, bunlar arasında yasadışı avcılıkla mücadele ve insanların vahşi hayvanlarla olan ilişkileri ve etkileşimleri hakkında bilgi edinme yer alır.
“Bu sistemlerin birçok olası uygulaması vardır, bunlar arasında yasadışı avcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılan anti-avcılık etiketleri de bulunur” diyor Maekawa. “Ayrıca bu çalışmanın, koronavirüs gibi salgınları ileten insan toplumları ve vahşi hayvanlar arasındaki etkileşimleri ortaya çıkarmak için kullanılacağını öngörüyoruz.”