L’intelligenza artificiale risponde alla richiesta di informazioni sulle quaglie
Quando gli stati vogliono misurare le popolazioni di quaglie, il processo può essere estenuante, dispendioso in termini di tempo e costoso.
Significa passare ore sul campo ad ascoltare le chiamate. O lasciare un dispositivo di registrazione sul campo per catturare quali suoni vengono prodotti, solo per passare ore dopo ad ascoltare quell’audio. Quindi, ripetendo questo processo fino a quando non ci sono informazioni sufficienti per iniziare a fare stime sulla popolazione.
Ma un nuovo modello sviluppato dai ricercatori dell’Università della Georgia mira a semplificare questo processo. Utilizzando l’intelligenza artificiale per analizzare terabyte di registrazioni per le chiamate delle quaglie, il processo offre ai gestori della fauna selvatica la possibilità di raccogliere i dati di cui hanno bisogno in pochi minuti.
“Il modello è molto preciso, raccogliendo tra l’80% e il 100% di tutte le chiamate anche nelle registrazioni più rumorose. Quindi, potresti prendere una registrazione, metterla attraverso il nostro modello e ti dirà quanti richiami di quaglia ha sentito il registratore”, ha affermato James Martin, professore associato presso la UGA Warnell School of Forestry and Natural Resources che ha lavorato su il progetto, in collaborazione con il Dipartimento delle risorse naturali della Georgia, per circa cinque anni. “Questo nuovo modello ti consente di analizzare terabyte di dati in pochi secondi e ciò che ci consentirà di fare è aumentare il monitoraggio, così puoi letteralmente mettere fuori centinaia di questi dispositivi e coprire molta più area e farlo con molto meno sforzo rispetto al passato”.
Il software rappresenta circa cinque anni di lavoro di Martin, della ricercatrice post-dottorato Victoria Nolan e di numerosi collaboratori chiave che hanno collaborato con uno scrittore di codice per creare il modello. Fa anche parte di un cambiamento più ampio in atto nel campo della ricerca sulla fauna selvatica, dove gli algoritmi informatici stanno ora assistendo con un lavoro che un tempo richiedeva agli esseri umani migliaia di ore per essere completato.
I computer stanno diventando sempre più intelligenti, ad esempio, nell’identificare rumori specifici o determinati tratti nelle foto e nelle registrazioni audio. Per ricercatori come Martin, significa che le ore passate in attività come ascoltare l’audio o guardare le immagini della telecamera di gioco possono ora essere eseguite da un computer, liberando tempo prezioso per concentrarsi su altri aspetti di un progetto.
Il nuovo strumento può anche essere una risorsa preziosa per le agenzie statali e federali che cercano informazioni sulle loro popolazioni di quaglie, ma con fondi limitati da spendere per un progetto. “Quindi, penso che questo sia qualcosa su cui gli stati potrebbero saltare fino a sostituire il loro monitoraggio attuale con dispositivi di registrazione acustica”, ha aggiunto Martin.
Il successo del software è stato recentemente documentato dal Journal of Remote Sensing in Ecology and Conservation .
Man mano che il software viene utilizzato di più ed è esposto ai suoni di nuove aree geografiche, ha affermato Martin, diventa ancora più “intelligente”. Così com’è, le quaglie offrono diversi tipi di chiamate. Ma quando il software è esposto a una varietà di suoni che non sono le quaglie, ha detto, è in grado di distinguere meglio i richiami corretti dai rumori ambientali dell’erba e degli alberi che li circondano.
Nel tempo, il software diventerà più perspicace.
“Quindi è per questo che devi continuare a fornire dati di allenamento e quando sposti le aree geografiche, incontri nuovi suoni per i quali non hai addestrato il modello”, ha aggiunto. “Si tratta sempre di adattamento”.
