Nincs az a kém, ami úgy belesimulna környezetébe, mint a mesterséges intelligencia

2021 / 05 / 13 / Perei Dóra
Nincs az a kém, ami úgy belesimulna környezetébe, mint a mesterséges intelligencia
Nem számít, milyen régóta népesíti be az ember a bolygót, még mostanra sem sikerült teljesen megismernie. Pedig ha alaposan odafigyel rá, sokat elárul magáról. Ezt a kutatók is jól tudják, így világszerte azon dolgoznak, hogy a magas hegycsúcsoktól kezdve az óceánok legmélyebb pontjáig hallgathassák a különböző élőlények kommunikációját. Mindezt természetesen az ökoszisztéma megbolygatása nélkül.

Valamiért azonban úgy tűnik, hogy a madárvilág különösen vonzó számukra, csak idén nyáron ugyanis kétezernél is több elektronikus 'hallószervvel' rögzítik a kaliforniai Sierra Nevada-hegység hangzásvilágát, ami nagyjából egymillió órányi hanganyagot jelent. Ezek feldolgozása az emberek számára roppant nehéz, ha nem lehetetlen vállalkozás lenne, ezért a kutatók a mesterséges intelligenciára bízzák a feladatot – írja a Scientific American. A felvételek értékes információkkal szolgálhatnak az állatvilágról, egyúttal segíthetik a természetvédők munkáját. Az arra vonatkozó adatok összegyűjtése, hogy milyen fajok mekkora egyedszámmal élnek az adott közegben, csupán a kezdet. A projekt által ugyanis azt is megtudhatják, hogy a 2020-as tűzvész miként érintette a terület élővilágát. A felvételekből kiderülhet egyrészt a katasztrófa mértéke, hogy hogyan élték meg azt az egyes fajok, valamint, hogy milyen védelmi intézkedések szükségesek megmentésükhöz.

Connor Wood ökológus, a Cornell Egyetem posztdoktori kutatója, a projekt vezetője szerint a hang alapú adatok kimeríthetetlen kincsesbányát jelentenek neki és társainak megfigyeléseik során, hiszen azok rengeteg információt hordoznak. Hozzátette: a legnagyobb nehézséget az adatok feldolgozása jelenti, viszont a gépi tanulás segítségével

a mesterséges intelligencia beazonosítja a különböző fajokat, és egy nap alatt több mint ezer órányi adatot feldolgozhat.

Laurel Symes, a Cornell Egyetem Ornitológiai Labor Bioakusztikai Központjának igazgatója valódi megoldásként beszél a gépi tanulásról. Ahogy fogalmaz, az ugyanis „megtanulja az állatok kommunikációját, beleértve a tücskök, békák, denevérek és madarak ’társalgását’. A gépi tanulás segítsége nélkül a hanganyagok feldolgozása - amik egyébként a szaporodással kapcsolatos tevékenységek és a szezonális populációváltozások mintáit tartalmazzák - rendkívül időigényes lenne.

"A csapatunk fejlesztette gépi tanulási algoritmus (KatydID) beazonosítja a különböző fajokat és összefüggéseket keres” - magyarázza Symes.

A projektben a BirdNET madárhang-felismerő rendszert használják, amivel dokumentálják a fény- és zajszennyezés hatásait például a francia Brière Regionális Nemzeti Park ökoszisztémájában. A rendszer első körben minden beérkező adatot elemez, jelen esetben a több száz rögzített madárhangot hozzárendeli a megfelelő fajokhoz. A neurális háló ennek segítségével feldolgozza, hogy melyek azok a tulajdonságok – például a hangok – amelyek az adott madárfajra jellemzőek. Mivel számos ismertetőjegyet kell megkülönböztetni, ezért az emberek számára ez egy rendkívül bonyolult folyamat. A rendszer tanulási folyamatának gyorsasága leginkább az elérhető, előre címkézett felvételek mennyiségétől függ. A becslések szerint jelenleg körülbelül 4,2 millió felvétel érhető el online, tízezer különböző fajtól. A BirdNET által azonosított háromezerféle faj nagy része Európában és Észak-Amerikában őshonos, a BirdVox nevű alkalmazás pedig tovább szűkíti a kört, merthogy első körben az Egyesült Államokban élő madarakkal foglalkozik.

A kutatói munkát a civil természetjárók is segíthetik, a BirdNET ugyanis okostelefonos alkalmazásként működik, ami már most rendkívül sikeres az amatőr madárfigyelők körében. A felhasználók hangrészleteket rögzítenek, amiről egyrészt az applikáció megmondja, hogy melyik madárhoz tartozik, másrészt a hanganyag a kutatók számára is elérhető.

A Scientific American információ szerint naponta több mint háromszázezer felvétel keletkezik.

A gépi tanulás algoritmusa természetesen még fejlesztésre szorul, hiszen hiába elemzi gyorsabban a madárhangokat az embereknél, továbbra is léteznek számára felismerhetetlen hangok.

(Fotó: Getty Images Hungary)

További cikkek a témában:

Madárrajok mozgása ihlette a magyar kutatók drónraj-irányítási áttörését Az ELTE Biológiai Fizika Tanszékének kutatói azt kutatták, hogy a madárrajok miképp oldják meg a látványos, mindenki által jól ismert hihetetlen sebességű együtt-mozgással járó kihívásokat. A megoldás megtalálásával minden eddiginél több drón hasonlóan gyors, harmonikus együttes repülését sikerült koordinálni.

Ha szeretjük a madarakat, akkor kiránduláshoz mindenképp töltsük le ezt az applikációt 3000 fajt tudunk beazonosítani énekhang alapján a segítségével.

Rájöttek, hogy egyes madarak mitől olyan intelligensek, hogy talán még öntudatuk is van Az emlősök nagyon okosak. Fejlett aggyal és, agykéreggel rendelkeznek, ezért gyakran azt feltételezzük, hogy az emlősök fejlett kognitív képességei szorosan összefüggenek az agykéreg evolúciójával. Azonban a  madarak is nagyon okosak is lehetnek elképesztő kognitív képességekkel, bár nincs agykérgük. De akkor hogyan csinálják?


Ismerd meg a ROADSTER magazint!
AUTÓK - DESIGN - GASZTRO - KULT - UTAZÁS - TECH // Ha szereted a minőséget az életed minden területén, páratlan élmény lesz!
Ezek is érdekelhetnek
HELLO, EZ ITT A
RAKÉTA
Kövess minket a Facebookon!
A jövő legizgalmasabb cikkeit találod nálunk!
Hírlevél feliratkozás

Ne maradj le a jövőről! Iratkozz fel a hírlevelünkre, és minden héten elküldjük neked a legfrissebb és legérdekesebb híreket a technológia és a tudomány világából.



This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.