人工智能若何帮科学家保护鸟类_鸟类_伍德

2024-12-14 04:11:18 AI快讯

这种羽毛鲜艳的蓝点颏是阿拉斯加鸟类爱好者的最爱，那里也是它们繁殖的地方。
图源：KRISTAPS SOKOLOVSKIS, NAT GEO IMAGE COLLECTION

人工智能若何帮科学家保护鸟类_鸟类_伍德 AI快讯

撰文：Kiley Price

每年春天，在美国西部，科学家们都会在内华达山脉（Sierra Nevada）蓊郁的森林里藏下1600多个饭盒大小的录音机。

夏末，当这些机器被回收时，里面已经录下百万小时的音频，常常就包含西点林鸮发出的呼呼声、犬吠般的嚎叫声和哨音。
——这些都是有代价的信息，它们记录了这种濒危鸟类在哪里生活。
但要指望人类筛选，音频量就太大了。

一只西点林鸮栖息在一棵北美翠柏上，这里属于加州塔霍湖国家森林中一片老龄林区域。
图源：JENNY E. ROSS/NATURE PICTURE LIBRARY

“我们无法把它们听完，一点可能也没有，是吧？”康纳•伍德（Connor Wood）说。
伍德在丽莎•杨保护生物声学中央（K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics）担当研究助理，是猫头鹰项目的共同领导人。
该中央是康奈尔鸟类学实验室（Cornell Lab of Ornithology）的一部分，位于纽约伊萨卡小镇（Ithaca）。

结果看来，这支团队实际上能够处理如此海量的数据——他们只须要来自“鸟联网”（BirdNET）的一点小小的帮助。
BirdNET是一个发布于2019年的人工智能系统，仅凭鸟类的鸣叫，它就能分辨环球6000多种鸟类。

伍德所在实验室与德国开姆尼茨工业大学（Chemnitz University of Technology）互助开拓了BirdNET运用程序，他说：“我们须要真正灵巧的工具，尽可能多地识别可发声动物。
在生物声学领域，BirdNET的变革性真的很难用措辞形容。
”

大群红翅黑鹂在加利福尼亚克拉马斯盆地国家野生动物保护区（Klamath Basin National Wildlife Refuge）上空飞过。
图源：FRANS LANTING, NAT GEO IMAGE COLLECTION

过去十年，许多运用程序呈现出来，开始挖掘人工智能识别不同鸟类声音的潜力，科学家与鸟类爱好者们都爱不释手。

这些工具也存在毛病：比如有时会认错品种。
但更多的研究显示，人工智能技能可以识别鸟类的行为与分布，这对保护事情非常主要。

事情事理

2016年，康奈尔鸟类实验室联系到开姆尼茨工业大学的打算机科学家斯蒂芬•卡尔（Stefan Kahl），在卡尔的帮助下开拓了处理野外鸟类录音的算法。

2年后，团队发布了正式的BirdNET运用程序，这款app许可全天下用户上传条记本电脑和智好手机等各种设备采集的录音。
自那时起，BirdNET已经积累了年夜约1.5亿条高质量的鸟类录音。

BirdNET运用程序（如图，一位纽约伊萨卡的用户正在利用它）可以凭借鸟的发音辨别3000种鸟类。
图源：STEFAN KAHL, K. LISA YANG CENTER FOR CONSERVATION BIOACOUSTICS, THE CORNELL LAB

康奈尔另一款人工智能鸟类声学运用“灰背隼”（Merlin）有300多万生动用户，人们将鸟类声学数据添加到系统中，进一步丰富了这个宝库。
但这些仿如邪术般的运用到底是怎么事情的呢？

首先，程序会把鸟的声音转化为声波的图像，即声谱图。
然后，图像被输入到程序的算法中，算法就会根据详细的鸣叫声准确指出独特的音频变革、时长与振幅。

“算法找到的特色更加细致入微，远超任何人类能达到的水平。
”卡尔说。
卡尔同时在康奈尔实验室生物声学保护中央担当博士后研究员。

在英国威尔士的斯科默岛（Skomer Island）附近，两只海鹦扇动翅膀，大张着嘴，争斗得全身泥泞。
图源：DANNY GREEN, NAT GEO IMAGE COLLECTION

在美国林务局和国家公园管理局的帮助下，伍德与团队不久前利用BirdNET出具了内华达山脉西点林鸮的首个全生态系统评估。
这些鸟儿正在面临入侵物种和野失火难所带来的越来越多的威胁。
伍德说，评估信息展示了这类林鸮的数量变革趋势，可以促进规复与保护事情。

“政府机构不仅把它当做种群数量的监控工具，同时还依赖它实实在在推进详细行动，这非常鼓舞民气。
”伍德说道。

不利的一壁

不过，和大部分基于人工智能的科技产品一样，这些运用程序并非毫无毛病。

生态学家克里斯蒂安•佩雷斯-格拉纳多斯（Cristian Pérez-Granados）2023年在《国际鸟类科学杂志》（International Journal of Avian Science）揭橥研究，梳理了一系列谈论BirdNET的科学文献。
佩雷斯-格拉纳多斯在西班牙阿利坎特大学（University of Alicante）事情。
他说，研究显示BirdNET并不总能记录鸟儿的鸣唱，有时还会把一种鸟错认为其他品种，这就会导致误报。

Merlin用户也宣布过识别缺点的情形，鸟类保护组织奥杜邦学会（Audubon Society）和别的一些组织表示，这可能会对引用公民科学数据的研究项目产生不良影响。

“过去2、3年间，BirdNET和其他一些软件做出了巨大改变，不过还需连续发展和完善。
”佩雷斯-格拉纳多斯说。

在怀俄明州的大提顿国家公园（Grand Teton National Park，Wyoming），一只白腹鱼狗衔着食品飞过。
图源：CHARLIE HAMILTON JAMES, NAT GEO IMAGE COLLECTION

有办法减少这样的风险，如在利用统计模型时考虑不愿定性，或人工核对鸟类身份信息以完成对数据的双重检讨，这也是伍德西点林鸮项目的现行流程。

直到终极确认以前，“你都得把它供应的信息当做一种预测，”伍德说，“我乐意看到一些类似的分类缺点，由于这至少表明，我们建立了鸟类群落数据，这是此前从来没有的。
”

事实上，公民科学家的百万年夜军正在为Merlin和BirdNET等运用程序贡献大量丰富的数据。
在2022年一篇研究中，伍德与团队评估了BirdNET提交结果的准确性，随后创造其数据成功地复现了集中北美洲和欧洲候鸟的迁徙路线。

借一双耳朵

黄腰林莺广泛分布于全体北美洲，常常涌如今冬季几个月。
图源：JIM BRANDENBURG, NAT GEO IMAGE COLLECTION

鸟类声音识别运用让更多的人，特殊是听障人士，也有机会打仗不雅观鸟活动。

大概5年前，艾琳•罗林斯-普莱奇（Erin Rollins-Pletsch）在某个清晨醒来，创造损失了差不多80%的听力，这是由一种罕见疾病造成的。
起初，她努力摸索身边陌生而且安静得多的天下。
后来，她找到了自己的不雅观鸟之路。

“当我身处室外，全心关注鸟类，别的所有事情便都不主要了。
”罗林斯-普莱奇说。
她住在旧金山东面40分钟车程的地方，是一位西席。

不过，她听不到绝大部分高频哨音、啁啾与啼鸣。
当鸟儿从视线里消逝，别的不雅观鸟者就借助这些声音追踪它们。
这便是她如今在户外携带智好手机并开始利用Merlin的缘故原由。