Вадим Дудченко
Администратор портала

Новое исследование впервые демонстрирует, что искусственный интеллект (ИИ) может быть использован для обучения компьютеров распознаванию отдельных птиц, задача, которую люди не в состоянии выполнить. Исследование опубликовано в журнале британского экологического общества Methods in Ecology and Evolution.

"Мы показываем, что компьютеры могут последовательно распознавать десятки отдельных птиц, даже если мы сами не можем отличить этих особей друг от друга. Таким образом, наше исследование дает возможность преодолеть одно из самых больших ограничений в изучении диких птиц - достоверное распознавание особей."Сказал доктор Андре Феррейра из Центра функциональной и эволюционной экологии (CEFE), Франция, и ведущий автор исследования.

В исследовании исследователи из институтов Франции, Германии, Португалии и Южной Африки описывают процесс использования искусственного интеллекта для индивидуальной идентификации птиц. Это включает в себя сбор тысяч помеченных изображений птиц, а затем использование этих данных для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта. Это исследование представляет собой первую успешную попытку сделать это у птиц.

Исследователи обучили модели искусственного интеллекта распознавать изображения отдельных птиц в диких популяциях больших синиц и общительных ткачей, а также в неволе популяции зебровых зябликов, некоторых из наиболее часто изучаемых птиц в поведенческой экологии. После обучения модели искусственного интеллекта были протестированы с изображениями особей, которых они раньше не видели, и имели точность более 90% для диких видов и 87% для плененных зебровых зябликов.

В исследованиях поведения животных индивидуальная идентификация животных является одним из самых дорогостоящих и трудоемких факторов, ограничивающих диапазон поведения и размер популяций, которые могут изучать исследователи. Современные методы идентификации, такие как прикрепление цветных полосок к ногам птиц, также могут вызывать стресс у животных.

Эти проблемы могут быть решены с помощью моделей искусственного интеллекта. Доктор Андре Феррейра сказал: "разработка методов автоматической, неинвазивной идентификации животных, полностью немаркированных и неуправляемых исследователями, представляет собой крупный прорыв в этой области исследований. В конечном счете, есть много возможностей найти новые приложения для этой системы и ответить на вопросы, которые казались недостижимыми в прошлом."

Для того чтобы модели ИИ могли точно идентифицировать людей, их нужно обучать тысячам помеченных изображений. Такие компании, как Facebook, могут сделать это для человеческого признания, потому что у них есть доступ к миллионам фотографий разных людей, которые добровольно помечаются пользователями. Но, получение таких помеченных фотографий животных является трудным и создало узкое место в исследованиях.

Исследователи смогли преодолеть эту проблему, построив кормушки с фотоловушками и датчиками. Большинство птиц в исследуемых популяциях несли пассивный интегрированный транспондер (PIT) tag, подобный микрочипам, имплантированным в домашних кошек и собак. Антенны на кормушках для птиц были способны считывать личность птицы по этим меткам и запускать камеры.

Способность отличать отдельных животных друг от друга имеет важное значение для долгосрочного мониторинга популяций и защиты видов от давления, такого как изменение климата. В то время как некоторые виды, такие как леопарды, имеют четкие паттерны, позволяющие людям распознавать их на глаз, большинству видов требуются дополнительные визуальные идентификаторы, такие как цветные полосы, прикрепленные к ногам птиц, чтобы мы могли отличить их друг от друга. Даже в этом случае такие методы чрезвычайно трудоемки и подвержены ошибкам.

Методы искусственного интеллекта, подобные показанному в этом исследовании, используют тип глубокого обучения, известный как сверточные нейронные сети, которые являются оптимальными для решения задач классификации изображений. В экологии эти методы ранее использовались для идентификации животных на видовом уровне и отдельных приматов, свиней и слонов. Однако до сих пор он не был исследован на более мелких животных, таких как птицы.

Авторы предупреждают, что модель ИИ способна только повторно идентифицировать людей, как это было показано ранее. "Модель способна идентифицировать птиц по новым изображениям, если птицы на этих изображениях ранее известны моделям. Это означает, что если новые птицы присоединятся к исследуемой популяции, компьютер не сможет их идентифицировать.- сказал доктор Андре Феррейра.

Внешний вид отдельных птиц может меняться с течением времени, например Линька, и неизвестно, как это повлияет на производительность модели искусственного интеллекта. Изображения одной и той же птицы, взятые с интервалом в несколько месяцев, могут быть ошибочно идентифицированы как разные особи.

Авторы добавляют, что оба эти ограничения могут быть преодолены с помощью достаточно больших наборов данных, содержащих тысячи изображений тысяч людей в течение длительных периодов времени, которые они в настоящее время пытаются собрать.

 



Актуальные новости

  • Сутки
  • Неделя
  • Месяц