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研究人员开发了一种AI以分析现场记录并估算鸣禽的到来

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春天来了北极地区的一部分,一些候鸟也来了。但是研究人员尚未清晰了解气候变化如何改变苔原生活。随着用于追踪偏远地区鸟类和其他动物的自动化工具的浮现,这种情况开始发生变化,这为研究人员提供了关于野生生物如何适应高温柔 更不稳定天气的线索。

在《科学发展》的一项新研究中,哥伦比亚大学的研究人员描述了一种快速筛选数千小时野外记录的方法,以估算鸣禽何时到达阿拉斯加北坡的生殖地。他们在数据的子集上训练了一种算法,以从风,卡车和其他噪音中挑选出鸟儿的歌声,并从鸟群集体到达时每天花在歌唱和呼叫中的时间进行估算。

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研究人员还对这种算法进行了宽松处理,无需进行任何培训,即可查看该算法是否可以自己挑选鸟儿的歌声并估量到达日期。在这两种情况下,计算机的估量值都与人类观察者在实地所观察到的情况非常接近。他们的无监督机器学习方法可能会扩展到任何动物发声数据集。

这项研究的主要作者,哥伦比亚大学的研究生露丝·奥利弗说:“我们的方法可以被重新设计,以检测鸟类和其他有声动物在高度季节性栖息地的到来。” “这可以使我们追踪动物对气候变化的反应方式的大规模变化。”

康奈尔大学鸟类学实验室的研究员安德鲁·法恩斯沃思说,尽管相对简单,但是这些工具可以加快对包含对保护主义者和其他人有价值的生物多样性信息的声学数据集的分析。

他说:“录音档案告诉您生物多样性是如何随着时间变化的。” “了解鸣禽的到来和生殖时间的动态是思量气候变化以及温度,天气和降雪如何影响各种物种的门户。”

众所周知,在野外很难追踪鸣禽。他们的迁徙跨越数千英里,他们的身体太小,无法用GPS接收器标记。哥伦比亚Lamont-Doherty地球观测站的生态学家Natalie Boelman和她的同事们采纳一种新颖的方法,在阿拉斯加布鲁克斯山脉山麓的山坡上设置了麦克风,以监听两个特别的物种,这些物种在每年春天飞行以交配并抚养它们的幼年:白色冠麻雀和拉普兰长马刺。

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从2010年开始,该团队从5月初到7月定期记录了五个赛季。希翼在鸟类到达的时候以及物种的种类会随着有利于温暖温度的植物扩大其范围而转移时确定下来。白冠麻雀更喜欢木质灌木,而拉普兰长刺则是开阔的草原。预计到2050年,灌木将在该地区占主导地位,麻雀最终可能会驱逐 长刺和其他适应苔原的鸟类。

在研究的下一阶段,研究小组希翼进一步开辟该工具,以区分麻雀和长刺以及其他物种,以发现种群水平的趋势。

特定物种的识别是其他研究人员试图破解的一个复杂问题。在康奈尔大学,法恩斯沃思和他的同事们在一个名为BirdVox的项目中使用深度学习工具对夜间候鸟鸣叫的记录进行分类,这是因为竞争性噪音较少,无法过滤掉。波士顿附近的一家公司Wildlife Acoustics正在开辟低成本的现场记录仪,并开辟软件来根据鸟类发出的声音来跟踪鸟类以及青蛙,蝙蝠和鲸鱼的来往。

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法恩斯沃思说:“我们想知道人类不在时存在什么物种。” “我们正在尝试教机器以人脑的方式对声音进行分类。”

数据集越长,浮现气候变化信号的机会就越大。对于Boelman而言,在一个以逐年大幅度变化的天气和温度而闻名的地区,五年证明太短了。随着气候变化,该地区似乎变得越来越极端。在最近的一项基于观测数据的Oecologia的研究中,研究小组报告说,麻雀和长刺似乎都将它们的到来和生殖的时间定在了当地条件。当2013年的一个春末推迟融雪10天时,这些鸟比平时晚了3至6天到达,并在4至10天后孵化了它们的幼虫。

博尔曼说:“但是,如果春天比我们学习期间早或晚,鸣禽将如何应对。” “物种的迁徙和生殖也按照日间的时间进行计时,而这不会随气候变化而改变。仅将迁徙反应硬性地与日间联系的物种可能无法适应不断变化的环境。”

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