Российские ученые применяют искусственный интеллект для отслеживания популяции волков
Ученые Сбера и двух академических институтов разработали автоматический метод распознавания волчьего воя.
Коллектив российских учёных из Сбера, Института проблем экологии и эволюции имени А. Н. Северцова РАН и Института истории естествознания и техники им. С. И. Вавилова РАН совершил прорыв в экологическом мониторинге. Специалисты разработали инновационный метод автоматического распознавания волчьего воя с помощью искусственного интеллекта. Результаты их работы опубликованы в престижном международном Q1 журнале Scientific Reports издательства Nature. Об этом методе стало известно в рамках трека «Наука» международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»).
Исследование решает важную проблему биологии и охраны природы — необходимость точного и эффективного отслеживания численности и распределения волков. Эти хищники играют ключевую роль в экосистемах, регулируя численность копытных животных, но их скрытный образ жизни и большие семейные участки делают традиционные методы учёта, такие как подсчёт следов или анализ ДНК, трудоёмкими и ресурсозатратными. Звуковой мониторинг с помощью аудиоловушек — неинвазивная и доступная альтернатива, которая автоматизирует процесс ручного анализа тысяч часов записей и сокращает время работы учёных с нескольких месяцев до нескольких дней. Основная идея проекта — применение передовой нейросетевой архитектуры Audio Spectrogram Transformer (AST) для создания интеллектуального детектора - двухэтапный алгоритмс высокой надёжностью определяет наличие любых звуков животных в записи, а затем выделяет среди них именно волчий вой. Это позволило решить проблему дисбаланса данных, когда записей воя в общем массиве звуков относительно мало.
Исходя из результатов внутренних расчётов, первая модель детектирует звуки любых животных в аудиопотоке с точностью 98,3% и полнотой 99,3%. Вторая модель, которая отличает волчий вой от других животных, демонстрирует точность 89,6% и полноту 93,4%. Все модели, их веса и исходный код демонстрационного приложения находятся в открытом доступе на платформе GitHub.
Практическое применение этой технологии очень широко. Организации, занимающиеся экомониторингом и охраной природы, смогут интегрировать её в свои системы для массовой оценки популяции волков. Для науки это настоящее достижение: экологи получат мощный инструмент для изучения поведения, социальной структуры стай и территориального распределения волков без изнурительного ручного прослушивания. Методология также открывает путь для создания аналогичных систем мониторинга других видов.
