Искусственный интеллект проанализировал 300 000 часов записей голосов млекопитающих для улучшения мониторинга дикой природы

Ведущий исследователь из Университета Джеймса Кука доктор Себастьян Хёфер выпускает помеченное млекопитающее обратно в дикую природу. Автор: Лука Аморим

Исследование, опубликованное в журнале «Methods in Ecology and Evolution», использовало искусственный интеллект для анализа более 300 000 часов аудиозаписей голосов видов млекопитающих от дальнего севера Квинсленда до юга Нового Южного Уэльса. Учёные обнаружили новый подход к мониторингу млекопитающих, который окажет революционное влияние на охрану природы.

«Австралия — худшее место в мире по вымиранию млекопитающих», — заявил ведущий исследователь и научный сотрудник Университета Джеймса Кука доктор Себастьян Хёфер.

«Многие из наших млекопитающих являются эндемиками с крайне ограниченными ареалами и важными экологическими ролями.

«Мониторинг их популяций жизненно важен для эффективной охраны природы — однако традиционные методы трудно масштабировать на больших территориях».

Доктор Хёфер объяснил, что их идея была вдохновлена аналогичными успехами в мониторинге птиц.

«Обработка записей птиц с помощью ИИ показала отличные результаты в целых экорегионах, поэтому мы захотели проверить, можно ли применить ту же технику к вокализирующим млекопитающим», — сказал он.

Впервые команда загрузила в открытое программное обеспечение с ИИ BirdNet эквивалент 36 лет записей наземных млекопитающих из национальных парков, заповедников и охраняемых территорий восточной Австралии.

«Представьте, что это немного похоже на ChatGPT», — сказал доктор Хёфер.

«Это распознаватель машинного обучения, который обучался на птицах, но мы можем указать ему, что искать.

«Например, мы можем ввести один пример крика млекопитающего — скажем, рёв самца коалы — а затем поручить системе найти все похожие звуки в записях».

Доктор Хёфер объяснил, что сила этого нового подхода заключается в его способности обрабатывать огромные объёмы данных, собранных на обширных территориях и за длительные периоды времени — то, с чем традиционные методы, такие как фотоловушки или полевые исследования, справляются с трудом.

«Это сработало чрезвычайно хорошо, особенно для долгосрочного мониторинга», — сказал он.

«Теперь мы можем полагаться на акустический мониторинг и ИИ для вокализирующих видов млекопитающих, и это позволяет нам перенаправлять больше времени и финансирования на мониторинг млекопитающих, которые не издают звуков».

С точки зрения охраны природы, это исследование расширяет понимание присутствия и моделей активности млекопитающих в дикой природе, что может помочь в принятии управленческих решений.

«Было удивительно обнаружить, насколько эффективным может быть использование криков млекопитающих для обнаружения и мониторинга видов в таких больших масштабах», — сказал доктор Хёфер.

«Этот подход даёт нам новое понимание того, где, когда и как виды активны в ландшафте. Например, у оленей очень специфические периоды вокализации во время гона.

«Непрерывно записывая звуки в течение года, мы можем определить эти пиковые периоды активности и планировать целенаправленные мероприятия по управлению или мониторингу в эти временные окна».

В перспективе исследователи планируют разработать специальный распознаватель для этих видов млекопитающих, обученный на проверенных записях, собранных в ходе этого исследования.

«Это ещё больше облегчит обнаружение и мониторинг видов млекопитающих по всей Австралии в будущем», — сказал доктор Хёфер.

Больше информации: Sebastian Hoefer et al, Sensors versus surveyors: Comparing passive acoustic monitoring, camera trapping and observer‐based monitoring for terrestrial mammals, Methods in Ecology and Evolution (2025). DOI: 10.1111/2041-210x.70169