ポセイドンの庭園での音響診断: 研究者らは、機械学習を使用して、サンゴ礁の住民が発する「音楽」に基づいてサンゴ礁の状態を検出するようコンピューター システムに学習させました。この手法は現在、世界の絶滅の危機に瀕しているサンゴ礁を研究するための重要なツールに発展する可能性があります。この手法を使用して、科学者たちはすでにサンゴ礁修復プロジェクトの進捗状況を記録することができています。
それらは魅力的な自然の驚異であり、海洋世界の複雑な関係システムにとって広範な重要性を持っています。しかし、世界のサンゴ礁は非常に脅かされており、気候変動やその他の人為的圧力によって深刻な問題が引き起こされています。かつては青々とした水中庭園が広がっていたが、今では各地に砂漠が広がっている。自然保護活動家や科学者は、保護措置や修復プロジェクトを通じてこの傾向に対抗しようとしています。サンゴ礁の健康状態を診断することは非常に重要です。
エクセター大学のベン・ウィリアムズ率いる研究者らは、目に見える兆候の分析に加えて、音響的な手がかりに基づいて結論を導き出すこともできると報告している。健全なサンゴ礁は、複雑なサウンドスケープによって特徴付けられます。コンサートは、魚の声、カニのパチパチ音、および水中世界の住民からのその他の音要素から作成されます。健全なサンゴ礁の音は海洋生物を引き寄せることもわかっています。しかし、損傷したサンゴ礁では、ますます静かになり、最終的には不気味な沈黙が始まります。
サンゴ礁における診断は困難
「サンゴ礁の健全性を診断する際の主な困難は、視覚的および音響的調査が労働集約的な方法に依存する傾向があることです」とウィリアムズ氏は言います。 「サンゴ礁の住民の多くは隠れたり、夜にしか活動しないという事実によって、目視調査にも限界があります。しかし、音響的な手がかりに関しては、サンゴ礁の音は複雑なので、個々の録音からサンゴ礁の状態を判断することは困難です。」だからこそ研究者らは現在、人工知能が音声録音を使用してサンゴ礁の診断をどの程度自動化できるかを調査している。
いわゆる機械学習が使用されました。これは、特定の要因に関連する例のパターンをキャプチャできるコンピューター システムに基づくプロセスです。学習フェーズの一環として、アルゴリズムはこのトレーニング データに基づく統計モデルを構築します。その後、システムを新しい情報に適用できます。ウィリアムズ氏らのアルゴリズムは、インドネシアの健全なサンゴ礁または損傷したサンゴ礁の場所から得られた音声録音を使用してトレーニングされました。それぞれの状態は以前の研究で正確に知られていました。
分析的聴覚を備えた AI
科学者らの報告によると、コンピューター システムは実際に「サンゴ礁の音楽」の分析と診断の専門家に発展することができました。「トレーニング」の後、それぞれの水中の景観の健康状態を新しいデータで高精度に記録することができました。サウンドスケープの録音。 「結果は、私たちのシステムが人間の耳に知覚できないパターンも認識できることを示しています。これは、AI が特定のサンゴ礁の状況をより迅速かつ正確に教えてくれることを意味します」とウィリアムズ氏は言います。
状態の記録に加えて、AI 手法の可能性は主に、損傷したサンゴ礁や回復中のサンゴ礁の開発プロセスを監視することにあります。研究チームは、インドネシアで深刻な被害を受けたサンゴ礁の修復を行っている火星のサンゴ礁修復プロジェクトから撮影された画像を分析することで、このことを示すことができた。比較すると、サンゴ礁の修復が進んでいることがわかりました。
「これは本当にエキサイティングな展開だ。共著者であるランカスター大学のティム・ラモント氏は、「サウンドレコーダーと人工知能を世界中で使用して、サンゴ礁の状態を監視し、サンゴ礁の保護と回復の試みがうまくいっているかどうかを調べることができるかもしれない」と述べている。 「多くの場合、経験豊富なダイバーが繰り返しサンゴ礁を訪れて調査するよりも、水中ハイドロフォンをサンゴ礁に取り付けてそこに置いておく方が、特に遠隔地では簡単で安価です」と研究者の AI の可能性は説明しています。方法。
出典: エクセター大学、専門記事: Ecological Indicators、doi: 10.1016/j.ecolind.2022.108986
