В исследованиях поведения животных идентификация отдельных животных является одной из самых трудоемких и сложных задач. Новое исследование показывает, что компьютеры могут распознавать отдельных птиц, что трудно или даже невозможно для человеческого глаза.
Людям трудно идентифицировать отдельных птиц – даже для обученного биолога это часто невозможно. Исследователи могут помечать птиц разными полосами, а затем идентифицировать их на основе этих полос, но это отнимает много времени и является инвазивным для животных. Многим биологическим исследованиям мешает отсутствие способности различать особей, но все это может скоро измениться. Новое исследование показывает, что искусственный интеллект (ИИ) также может быть обучен распознавать отдельных птиц.
«Мы показываем, что компьютеры могут последовательно распознавать десятки отдельных птиц, хотя мы сами не можем отличить этих особей друг от друга. Таким образом, наше исследование предоставляет средства для преодоления одного из самых больших ограничений в изучении диких птиц – надежного распознавания особей », – сказал доктор Андре Феррейра из Центра функциональной и эволюционной экологии (CEFE), Франция, и ведущий автор исследования.
Феррейра и его коллеги сделали большое количество фотографий разных птиц (из камерных ловушек) под разными углами. Птицы также носили индивидуальные электронные бирки для подтверждения идентификации, а изображения передавались на компьютеры, которые использовали алгоритм глубокого обучения.
Алгоритмы машинного обучения опираются на область, где ИИ уже успешно работает: распознавание образов. Технология в состоянии идентифицировать образцы от трех различных видом: общительные ткачи, большие синицы и зяблики зебры. Модель смогла достичь точности 92,4% для общительных ткачей, точности 90,0% для больших синиц и точности 87,0% для зябликов-зебр.
Этот метод не только создает новый более дешевый, быстрый и неинвазивный метод идентификации, но также может предложить новое понимание экологии, открывая способы использования ИИ для изучения поведения животных в дикой природе. Тот же самый подход может быть применен к изучению популяций и других животных.
Однако есть и существенные ограничения. Этот ИИ может только повторно идентифицировать животных, которых ему показывали ранее и которых он уже «выучил».
«Модель способна идентифицировать птиц по новым снимкам, если птицы на этих снимках ранее были известны моделям. Это означает, что если новые птицы присоединятся к исследуемой популяции, компьютер не сможет их идентифицировать», – сказал доктор Андре Феррейра.
Кроме того, неясно, как ИИ будет влиять, если образцы птиц изменяются, когда они линяют или растут – хорошо известно, что внешний вид птиц может меняться со временем. Однако эти трудности могут быть преодолены с помощью больших наборов данных и более совершенных алгоритмов, отмечают исследователи. В настоящее время команда собирает этот набор данных и расширяет границы ИИ.
«Мы надеемся, что наша работа побудит других исследователей начать изучать возможность использования глубокого обучения для индивидуальной идентификации в своих модельных видах», – заключают исследователи.
DOI: 10.1111 / 2041-210X.13436
Вас также может заинтересовать:
Средняя переносимая доза арахиса увеличилась в 100 раз за время испытания. Первое клиническое испытание, в… Читать далее
Ученые разработали новое перспективное соединение, которое может изменить методы лечения таких заболеваний, как шизофрения, используя… Читать далее
В 2022 году группа болгарских ученых провела исследование, посвященное анализу биологически активных добавок (БАД), предназначенных… Читать далее
Российские пропагандисты удвоили объем дезинформации за счет использования искусственного интеллекта, сохранив при этом убедительную силу… Читать далее
Два года назад вышла статья на нашем сайте про исследование, которое показало, что "КБД не… Читать далее
Большая птица-лира, или обыкновенный лирохвост (Menura novaehollandiae) - вид , который переворачивает всю лесную подстилку примерно… Читать далее