Trí tuệ nhân tạo mới theo dõi sức khỏe của rạn san hô

Một nhóm các nhà khoa học tại Đại học Exeter đã tạo ra một trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể theo dõi sức khỏe của rạn san hô bằng cách học “bài hát của rạn san hô.” Nhiều người không biết điều này, nhưng rạn san hô thực sự có một soundscape phức tạp cực kỳ. Các chuyên gia phải thực hiện phân tích khó khăn để đo lường sức khỏe của rạn san hô dựa trên các bản ghi âm thanh.

Đào tạo thuật toán máy tính

Trong nghiên cứu mới, thuật toán máy tính được đào tạo bằng cách sử dụng nhiều bản ghi của rạn san hô khỏe mạnh và suy thoái, cho phép máy học được sự khác biệt.
Máy tính sau đó phân tích một bộ sưu tập các bản ghi mới trước khi xác định thành công sức khỏe của rạn san hô 92% thời gian, cho phép nhóm theo dõi tiến trình của các dự án phục hồi rạn san hô.
Ben Williams là tác giả chính của nghiên cứu.
“Rạn san hô đang phải đối mặt với nhiều mối đe dọa bao gồm biến đổi khí hậu, vì vậy việc theo dõi sức khỏe và thành công của các dự án bảo tồn là rất quan trọng,” Williams nói. “Một khó khăn lớn là các cuộc khảo sát trực quan và âm thanh của rạn san hô thường dựa trên các phương pháp tốn nhiều lao động.”
“Các cuộc khảo sát trực quan cũng bị giới hạn bởi thực tế là nhiều sinh vật rạn san hô che giấu mình, hoặc hoạt động vào ban đêm, trong khi sự phức tạp của âm thanh rạn san hô đã khiến việc xác định sức khỏe của rạn san hô bằng cách sử dụng các bản ghi riêng lẻ trở nên khó khăn,” ông tiếp tục. “Cách tiếp cận của chúng tôi đối với vấn đề đó là sử dụng học máy – để xem liệu một máy tính có thể học được ‘bài hát của rạn san hô’ hay không.”
“Các phát hiện của chúng tôi cho thấy một máy tính có thể nhận ra các mẫu mà không thể phát hiện được bằng tai người. Nó có thể cho chúng tôi biết nhanh hơn và chính xác hơn về tình trạng của rạn san hô.”

Phạm vi rộng lớn của âm thanh rạn san hô

Cá và các sinh vật khác sống trên rạn san hô tạo ra một loạt các âm thanh, và các chuyên gia không biết nhiều về ý nghĩa của chúng. Tuy nhiên, phương pháp AI mới có thể phân biệt giữa các âm thanh tổng thể của rạn san hô khỏe mạnh và không khỏe mạnh.
Các bản ghi được thu thập tại Dự án Phục hồi Rạn san hô Mars, nơi làm việc để phục hồi các rạn san hô bị hư hỏng nặng ở Indonesia.
Tiến sĩ Tim Lamont là đồng tác giả từ Đại học Lancaster.
Theo Tiến sĩ Lamont, phương pháp AI có thể đi một chặng đường dài trong việc cải thiện việc theo dõi rạn san hô.
“Đây là một phát triển thực sự thú vị. Máy ghi âm và AI có thể được sử dụng trên toàn thế giới để theo dõi sức khỏe của rạn san hô, và khám phá xem các nỗ lực bảo vệ và phục hồi chúng có hiệu quả hay không,” Tiến sĩ Lamont nói.
“Trong nhiều trường hợp, việc triển khai một máy ghi âm dưới nước trên rạn san hô và để nó ở đó dễ dàng và rẻ hơn là phải có các chuyên gia lặn đến khảo sát rạn san hô nhiều lần – đặc biệt là ở các địa điểm xa xôi.”