Süni intellekt quşları “səs”indən tanımağı öyrəndi

Amerikalı bioloqlar vəhşi quşların fərdi səs xüsusiyyətlərini 90%-ə qədər dəqiqliklə tanımaq üçün konvolusion neyron şəbəkəsini öyrətdilər. Hi-Tech bu barədə Methods in Ecology and Evolution jurnalında aparılan araşdırmaya istinadən xəbər verir Qərbi Virciniya Universitetinin ornitoloqları ABŞ-ın Balıq və Vəhşi Təbiət Xidməti ilə birlikdə nadir quş populyasiyalarının bioakustik monitorinqinin innovativ metodunu işləyib hazırlayıblar. Alimlər əvvəllər çox böyük vaxt tələb edən konkret şəxslərin izlənilməsi prosesini avtomatlaşdırıblar Quşların miqrasiyasını və sağ qalmasını öyrənmək üçün ənənəvi üsullara bantlama və ya işarələmə daxildir. Bunun üçün tədqiqatçılar vəhşi quşları torla tutmalı olurlar ki, bu da heyvanlarda ciddi fiziki və psixoloji gərginlik yaradır, bəzən isə yaralanmalara səbəb olur. Eyni zamanda, əl audio monitorinqi bioloqlara eyni quşun meşədə oxuduğunu və ya eyni növün fərqli fərdləri olub olmadığını anlamağa imkan vermədi Yeni neyron şəbəkə bu problemi təmas olmadan həll edir. Tərtibatçılar süni intellektə, sayı sürətlə azalan köçəri quşların nadir növü olan mavi ağac ötküyünün (Setophaga cerulea) oxumasının bir sıra audio yazıları üzərində öyrədilib Proqram səs fayllarını zamanla səsin tezliyini və intensivliyini göstərən vizual spektroqramlara çevirir. Süni intellekt insan eşitməsindən gizlədilən mahnıların ən gözəl mikro strukturlarını təhlil edir: fərdi fasilə uzunluqları, tezlik modulyasiyaları və trilllərdə hecaların unikal birləşmələri Testlər göstərdi ki, alqoritm küləyin səsi və ya yoldan keçən avtomobillərin fonunda ucuz səs yazıcısında aparılsa belə, alqoritm konkret erkək quşları dəqiq müəyyən edir. Səsin tanınmasının dəqiqliyi 90% idi ki, bu da metodu fiziki çiplərə etibarlı alternativ edir Texnologiyanın tətbiqi ekoloqlara avtonom akustik stansiyalardan istifadə etməklə bütün dünyada mühafizə olunan quş növlərinin hərəkətini sutka ərzində izləməyə imkan verəcək. Alimlər canlıların həyatına ən kiçik müdaxilə olmadan populyasiyaların ölçüsünü dəqiq hesablaya, xüsusi cütlərin yuvalama ərazilərinin sərhədlərini təyin edə və qorunan ərazilərin effektivliyini qiymətləndirə biləcəklər