Революция в биоакустике с помощью ИИ
Ученые используют микрофоны и подводные гидрофоны для сбора огромных массивов аудиоданных, содержащих вокализации птиц, лягушек, насекомых, китов, рыб и других животных. Эти записи предоставляют ценную информацию о присутствующих видах и общем состоянии экосистем. Однако анализ таких объемов данных остается крайне сложной задачей.
Сегодня мы представляем обновленную версию модели Perch, разработанной для помощи экологам в обработке биоакустических данных. Новая версия демонстрирует улучшенные показатели в идентификации видов птиц, лучше адаптируется к новым условиям, включая подводные среды like коралловые рифы, и обучена на более широком диапазоне животных, включая млекопитающих, земноводных и антропогенные шумы. Объем тренировочных данных увеличен почти вдвое благодаря публичным источникам, таким как Xeno-Canto и iNaturalist.
Модель способна анализировать сложные акустические сцены на тысячах или даже миллионах часов аудиозаписей и отвечать на разнообразные вопросы: от количества рождающихся детенышей до числа особей в определенной области.
Успешные кейсы применения Perch
С момента запуска в 2023 году первоначальная версия Perch была скачана более 250 000 раз и интегрирована в инструменты для биологов. Например, библиотека векторного поиска Perch теперь является частью широко используемого BirdNet Analyzer от Корнеллского университета.
Perch также помогает BirdLife Australia и Австралийской акустической обсерватории создавать классификаторы для уникальных австралийских видов. Инструменты на основе Perch позволили обнаружить новую популяцию редкого вида Plains Wanderer.
«Это невероятное открытие – акустический мониторинг подобного типа поможет определить будущее многих исчезающих видов птиц».
Последние исследования показали, что ранняя версия Perch может использоваться для идентификации отдельных птиц и отслеживания их численности, что потенциально снижает необходимость в отлове и выпуске для мониторинга популяций.
Биологи из LOHE Bioacoustics Lab Гавайского университета использовали модель для мониторинга и защиты популяций медососов, важных для гавайской мифологии и находящихся под угрозой исчезновения из-за птичьей малярии, распространяемой неродными комарами. Perch помог лаборатории находить звуки медососов почти в 50 раз быстрее обычных методов, что позволило охватить мониторингом больше видов на больших территориях. Ожидается, что новая модель еще больше ускорит эти усилия.
Распутывание звуковой карты планеты
Модель Perch не только предсказывает присутствующие виды в записи, но и предоставляет инструменты для быстрого создания новых классификаторов на основе единственного примера. Это особенно полезно для видов с ограниченными тренировочными данными или специфических звуков, like крики juveniles.
Метод, сочетающий векторный поиск и активное обучение с мощной моделью эмбеддингов, называется agile modeling. Недавняя статья «The Search for Squawk: Agile Modeling in Bioacoustics» демонстрирует эффективность этого метода для птиц и коралловых рифов, позволяя создавать качественные классификаторы менее чем за час.
Перспективы биоакустики
Совместное использование наших моделей и методов помогает максимизировать влияние природоохранных усилий, освобождая время и ресурсы для практической работы на местах. От лесов Гавайев до океанских рифов проект Perch демонстрирует глубокое влияние применения технических экспертиз для решения наиболее pressing challenges мира. Каждый созданный классификатор и каждый проанализированный час данных приближают нас к миру, где звуковая карта нашей планеты отражает богатое и thriving biodiversity.