ИИ обнаружил у львов второй, ранее неизвестный тип рыка

Искусственный интеллект выявил второй, скрытый тип львиного рыка, предлагая мощный новый способ отслеживания особей в дикой природе. Это открытие может произвести революцию в мониторинге дикой природы, поскольку популяция львов продолжает сокращаться. Кредит: Shutterstock

Недавнее исследование показало, что африканские львы используют два отдельных типа рыка, а не один. Это открытие, как ожидается, сыграет важную роль в улучшении методов отслеживания и изучения этих больших кошек природоохранными группами.

Исследователи из Эксетерского университета обнаружили ранее не распознанный «промежуточный рык», который существует наряду с хорошо известным полногорлым рыком. Исследование, опубликованное в журнале «Ecology and Evolution», стало первым, в котором искусственный интеллект был применен для автоматической сортировки львиных рыков на разные типы. Система достигла точности в 95,4% и значительно снизила влияние человеческого фактора, позволив более последовательно идентифицировать отдельных львов.

Ведущий автор работы Джонатан Гроукотт из Эксетерского университета заявил: «Львиный рык — это не просто символ, это уникальная подпись, которую можно использовать для оценки численности популяции и наблюдения за отдельными животными. До сих пор идентификация этих рыков сильно зависела от экспертной оценки, что вносило потенциальную человеческую предвзятость. Наш новый подход с использованием ИИ обещает более точный и менее субъективный мониторинг, что крайне важно для защитников природы, работающих над сохранением сокращающихся популяций львов».

Численность львов продолжает падать

Красный список Международного союза охраны природы классифицирует львов как уязвимый вид, находящийся под угрозой исчезновения. По текущим оценкам, в Африке насчитывается всего от 20 000 до 25 000 диких львов, и за последнюю четверть века их популяция сократилась примерно вдвое.

Новое исследование пришло к выводу, что последовательность львиного рыка включает как установленный полногорлый рык, так и промежуточную версию, опровергая давнее предположение о существовании только одного типа рыка. Аналогичные разработки были отмечены в исследованиях других крупных хищников, включая пятнистых гиен, и они подтверждают растущую ценность биоакустики в экологической науке.

ИИ повышает точность мониторинга

Применив машинное обучение для классификации полногорлых рыков, исследовательская группа усовершенствовала способность различать отдельных львов. Автоматизированный, ориентированный на данные метод также упрощает пассивный акустический мониторинг, предлагая более надежную и доступную альтернативу по сравнению с распространенными методами, такими как отслеживание по следам или использование фотоловушек.

Джонатан Гроукотт добавил: «Мы считаем, что в мониторинге дикой природы необходим сдвиг парадигмы и крупномасштабный переход к использованию пассивных акустических методов. По мере совершенствования биоакустики она станет жизненно важной для эффективного сохранения львов и других исчезающих видов».

Широкое сотрудничество поддержало новые открытия

Проект был выполнен Эксетерским университетом в партнерстве с Отделом охраны дикой природы Оксфордского университета, Lion Landscapes, Франкфуртским зоологическим обществом, TAWIRI (Танзанийский институт исследований дикой природы) и TANAPA (Администрация национальных парков Танзании). В работе также приняли участие компьютерные специалисты из Эксетера и Оксфорда.

Финансирование поступило от Фонда восстановления львов (Lion Recovery Fund), WWF Германии, Инициативы Дарвина и Центра докторантуры ИИ UKRI по экологическому интеллекту.

Источники:

Материалы предоставлены Эксетерским университетом.

Джонатан Гроукотт, Алекс Лобора, Эндрю Маркхэм, Шарлотта Э. Сёрл, Йохан Вальстрём, Мэтью Вайерс, Бенно И. Симмонс. Roar Data: Redefining a Lion's Roar Using Machine Learning. Ecology and Evolution, 2025; 15 (11) DOI: 10.1002/ece3.72474