Штучна інтелект допомагає спостерігати раніше не повідомлені поведінки тварин

Одним з найцікавіших аспектів штучного інтелекту (ШІ) є те, що ця технологія постійно допомагає експертам відкривати нову інформацію про нашу довкілля. Це знову відбувається, оскільки команда дослідників з Осакського університету створила нову систему збору даних, що носиться тваринами, яка використовує ШІ. Ця система допомогла виявити раніше не повідомлені поведінки морських птахів, зокрема щодо пошуку їжі.

Біо-логінг

Одним з目前 використовуваних методів спостереження за дикими тваринами, включаючи їх поведінку та соціальні взаємодії, є біо-логінг. Цей метод включає встановлення легких відеокамер або інших пристроїв для збору даних на тілі тварин. Хоча біо-логінг вважається одним з найкращих методів для попередження порушення тварин, він має деякі недоліки.

Зокрема, біо-логінг вимагає високого рівня життя батареї, а системи є дорогими. 

Такуя Мекава є відповідальним автором дослідження, яке було опубліковано в Communications Biology і названо “Машинне навчання дозволяє покращити точність біо-логерів на морських птахах.”

“Оскільки біо-логери, прикріплені до малих тварин, повинні бути малими і легкими, вони мають короткий термін роботи, і тому було важко записувати цікаву рідку поведінку,” сказав Мекава. 

“Ми розробили новий пристрій біо-логінгу, оснащений штучним інтелектом, який дозволяє нам автоматично виявляти і записувати конкретну цільову поведінку на основі даних з низьковартісних датчиків, таких як акселерометри і географічні системи позиціонування (GPS),” продовжував Мекава.

З використанням низьковартісних датчиків можна зменшити залежність від високовартісних датчиків, до яких належать відеокамери. Ці високовартісні датчики потім потрібно використовувати тільки під час найбільш імовірних періодів, коли можна записати конкретну цільову поведінку. 

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

У поєднанні з машинним навчанням

Паруючись ці системи з методами машинного навчання, високовартісні датчики можна націлити на поведінку, яка є дуже цікавою, але рідкою. Це означає, що така рідка поведінка має більший шанс бути спостереженою. 

Система відеокамери, оснащеної штучним інтелектом, розроблена командою Осакського університету, була протестована на чорнохвостих мартинів і смугастих буревісниках. Обидві тварини трималися у своїх природних середовищах, які розташовані на островах біля узбережжя Японії. 

Джозеф Корпела є головним автором статті.

“Новий метод покращив виявлення поведінки пошуку їжі у чорнохвостих мартинів у 15 разів порівняно з методом випадкового вибіркового збору даних,” сказав Корпела. “У смугастих буревісниках ми застосували систему, оснащену GPS і штучним інтелектом, для виявлення конкретних місцевих польотних активностей цих птахів. Система, оснащена GPS, мала точність 0,59 – значно вищу, ніж 0,07 періодичного методу вибіркового збору даних, який полягає у ввімкненні камери кожні 30 хвилин.”

За словами дослідників, існує багато можливих застосувань цієї технології ШІ, включаючи використання для попередження браконьєрства та отримання інформації про взаємодії між людьми та дикими тваринами. 

“Ці системи мають величезний діапазон можливих застосувань, включаючи виявлення діяльності браконьєрства за допомогою спеціальних міток,” каже Мекава. “Ми також очікуємо, що ця робота буде використана для вивчення взаємодії між людським суспільством і дикими тваринами, які передають епідемії, такі як коронавірус.”