Forskere bruger AI til at observere bevægelserne hos truede delfinarter, der lever i Amazonfloden.
Den undersøgelse brugte maskinlæring (AI) til at spore 2 delfinarters bevægelser over et stort oversvømmet område, der bliver oversvømmet i regntiden hvert år.
Det drejede sig om at træne et neuralt netværk til at identificere og spore delfiners unikke akustiske kommunikation - klik og fløjt.
Akustisk sporing er mindre forstyrrende end traditionelle metoder som GPS-tags, både eller droner i luften. Forskerne vil bruge systemet til at overvåge delfinernes bevægelser og udvikle en bevaringsindsats.
"Lyd er sandsynligvis den eneste sans, vi kender til, som vi alle deler på Jorden," siger Michel André, der er medforfatter på undersøgelsen ved Cataloniens Tekniske Universitet i Barcelona, Spanien.
Forskningen fokuserer på 2 arter, Boto (Inia geoffrensis), også kendt som Pink River-delfinen, og Tucuxi-delfinen (Sotalia fluviatilis).
Holdet placerede undervandsmikrofoner forskellige steder i Mamirauá-reservatet i den brasilianske Amazonas-regnskov for at indfange de lyde, som delfinerne producerer.
Begge delfinarter er i øjeblikket truede: Boto-bestanden anslås at falde med 50% hvert årti, og Tucuxi-bestanden hvert 9. år.
Hvordan AI hjalp
AI-modellen var i stand til at skelne delfinlydene fra kakofonien i Amazonas-miljøet.
Forskerne sendte lydoptagelser til et neuralt netværk med dyb læring, som kan kategorisere lyde i realtid, "præcis som vi gør med vores egen hjerne", ifølge André.
Evnen til at behandle store mængder data i realtid ville være "næsten umulig" uden AI, siger Federico Mosquera-Guerra, en forsker, der studerer delfiner i Amazonas ved National University of Colombia i Bogotá.
AI-systemet blev trænet til at identificere 3 typer lyde: dem, der produceres af delfiner, regnvejr og bådmotorer.
Da begge delfinarter ofte bruger ekkolokaliseringsklik til navigation og fløjt til kommunikation, har identificering af disse lyde gjort det muligt for forskere at kortlægge deres bevægelser.
Da Botos og Tucuxis har forskellige fløjtemønstre, kan det neurale netværk skelne mellem arterne. Modellen kan også overvåge bådbevægelser for at vurdere mulige interaktioner mellem bådtrafik og delfinbestande.
I fremtiden planlægger teamet at udvide det neurale netværks evner til at opdage andre vandlevende arter.
AI's anvendelighed inden for naturbeskyttelse er veldokumenteret i studier i år. Forskere i Storbritannien bruger AI til at spore lundebestandenog et AI-drevet system understøtter indsatsen for at begrænse invasiv stillehavslaks i europæiske vandveje.
