Работа студентки Университета Альберты (Эдмонтон, Канада) продемонстрировала, как технологии искусственного интеллекта могут облегчить изучение птиц, сообщает бюллетень учебного заведения.
Присцилла Адебанджи, изучающая компьютерные науки, все лето экспериментировала с ИИ для улучшения анализа видеозаписей слежения за краснокрылыми черными дроздами и их гнездами.
Ее решение в случае полной реализации позволит сэкономить часы, необходимые для ручной идентификации конкретных птиц, подтвердила профессор Ивана Шопф, исследующая влияние заражения паразитами на поведение пернатых.
Текущие методы предполагают распознавание птиц и их поведения по крикам. Это требует многочасового просмотра записей двумя сотрудниками (для согласованности), которым требуется определенный уровень знаний и опыта, отметила она.
Хотя существующее ПО способно отслеживать перемещения животных вроде мышей в лабораторных условиях, в природе это сделать сложнее из-за неоптимальных условий, сообщила Шопф. Еще одной проблемой является качество видео, поскольку гнезда хорошо спрятаны в болотной растительности.
Шопф обратилась к преподавателю Адебанджи, профессору Тибо Лютелье, в поисках способа автоматического обнаружения птиц без ручных просмотров и предоставила записи двух полевых сезонов — в общей сложности 30 часов видео.
«Мы чувствовали, что существует множество приложений в области ИИ, которые могли бы помочь, хотя понятия не имели, чего ожидать. Нам было необходимо выяснить, какой тип машинного обучения использовать. Мы провели массу подготовительных работ и исследований», — рассказал Лютелье.
Адебанджи пришлось решать различные проблемы, в том числе ложные показания, создаваемые существующими ИИ-моделями.
«Иногда они принимали птицу за самолет, а такие вещи, как тени, ошибочно определяли медведями на заднем плане», — пояснила студентка.
Используя инструменты компьютерного зрения и алгоритмы обнаружения движения при анализе видео, она повысила качество отслеживания настолько, чтобы подсчитывать птиц, выделять их среди других объектов и идентифицировать.
К концу лета разработанное Адебанджи ПО смогло определять точное время, когда пернатые прилетают в гнезда и покидают их. По ее словам, автоматическое обнаружение позволило сократить необходимое на это время с восьми часов до пары минут.
Хотя ПО все еще нуждается в доработке, Шопф надеется, что в конечном итоге будет использовать его, чтобы убрать трудоемкий процесс ручного сбора данных для своего исследования. По ее мнению, решение обладает потенциалом более широкого применения в изучении животных.
Напомним, в мае известный критик биткоина, миллиардер Уоррен Баффетт сравнил ИИ с атомной бомбой и выразил тревогу по поводу быстрого развития технологий.
