人工智能学会珊瑚礁“歌”


研究人员在印度尼西亚苏拉威西岛的珊瑚礁上安装了一个水听器 ©Tim Lamont博士
研究人员在印度尼西亚苏拉威西岛的珊瑚礁上安装了一个水听器

人工智能(AI)可以通过学习“珊瑚礁之歌”来跟踪珊瑚礁的健康状况, 新的研究显示.

珊瑚礁有一个复杂的声景——甚至专家们也必须进行艰苦的分析,根据声音记录来衡量珊瑚礁的健康状况.

在新的研究中,涉及 蒂姆•拉蒙特博士 由埃克塞特大学领导, 研究人员利用健康和退化珊瑚礁的多次记录训练了一种计算机算法, 让机器学会区别.

然后,计算机分析了一系列新的录音, 92%的几率能成功识别出珊瑚礁的健康状况.

研究小组用这个来跟踪珊瑚礁恢复项目的进展.

“珊瑚礁正面临包括气候变化在内的多种威胁, 因此,监测它们的健康和保护项目的成功至关重要,该研究的主要作者、埃克塞特大学的本·威廉姆斯说.

“一个主要的困难是珊瑚礁的视觉和声学调查通常依赖于劳动密集型的方法.

“视觉调查也受到许多珊瑚礁生物隐藏自己这一事实的限制, 或者在晚上活动, 虽然珊瑚礁声音的复杂性使人们很难通过单独的录音来确定珊瑚礁的健康状况.

“BOB官方网站解决这个问题的方法是使用机器学习——看看计算机是否可以学习珊瑚礁的歌声.

BOB官方网站的研究结果表明,计算机可以捕捉到人耳无法察觉的模式. 它能更快更准确地告诉BOB官方网站珊瑚礁的情况."

鱼和其他生活在珊瑚礁上的生物会发出各种各样的声音.

这些呼叫的意义仍然未知, 但新的人工智能方法可以区分健康和不健康珊瑚礁的整体声音.

研究中使用的录音是在 火星珊瑚礁修复计划该项目正在印度尼西亚恢复严重受损的珊瑚礁.

合著者拉蒙特博士来自 BOB官方网站环境中心 他负责收集研究中使用的原始录音, 表示人工智能方法为改善珊瑚礁监测创造了重大机遇.

“这是一个非常令人兴奋的进展. 录音机和人工智能可以在世界各地用于监测珊瑚礁的健康状况, 并发现保护和恢复它们的尝试是否有效,拉蒙特博士说.

“在许多情况下,在珊瑚礁上部署水下水听器并把它留在那里比让专业潜水员反复访问珊瑚礁进行调查更容易,也更便宜——尤其是在偏远的地方."

这项研究由自然环境研究委员会和瑞士国家科学基金会资助.

这篇论文发表在期刊上 生态指标,标题为:使用机器学习来结合生态声学指数,增强海洋声景的自动化分析."

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