Российские учёные научили ИИ отслеживать популяции волков по вою

Российские исследователи из Сбера и двух институтов РАН разработали систему, которая автоматически находит в многодневных записях вой серых волков с помощью нейросети Audio Spectrogram Transformer. Технология помогает точнее отслеживать численность и распределение хищников и уже описана в статье в журнале Scientific Reports издательства Nature. Об этом стало известно в рамках трека «Наука» международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»).

Коллектив учёных из Сбера, Института проблем экологии и эволюции имени А. Н. Северцова РАН и Института истории естествознания и техники имени С. И. Вавилова РАН предложил новый подход к биоакустическому мониторингу волков. Они создали двухэтапный алгоритм, который с помощью искусственного интеллекта сначала вычленяет в аудиозаписи любые звуки животных, а затем среди них находит именно волчий вой.

Серые волки играют ключевую роль в экосистемах, регулируя численность копытных животных. Но из‑за скрытного образа жизни и больших участков обитания оценить их численность и распределение по территории сложно: учёт по следам или анализ ДНК требует больших затрат времени и ресурсов. Звуковой мониторинг с помощью аудиоловушек — более мягкий и неинвазивный метод: микрофоны просто ставят в лесу, животных не ловят, не берут у них пробы и не мешают им жить. Поэтому такой подход безопаснее для волков, дешевле и удобнее для учёных, но до сих пор им приходилось вручную прослушивать тысячи часов записей.

Новая система решает эту проблему за счёт нейросети Audio Spectrogram Transformer. Алгоритм состоит из двух моделей:

• первая работает как фильтр и определяет, есть ли на записи вообще какие‑то звуки животных, с точностью 98,3% и полнотой 99,3%;
• вторая отличает вой волков от других звуков и показывает точность 89,6% и полноту 93,4%.

Точность показывает, насколько мало у модели ложных срабатываний, а полнота — сколько реальных сигналов она успевает заметить и не пропускает.

Все модели, их веса и исходный код демонстрационного приложения выложены в открытый доступ на GitHub, так что их могут переиспользовать другие команды.

Разработчики считают, что технология пригодится экологическим организациям и научным группам, которые занимаются мониторингом крупных хищников. Интегрировав алгоритм в существующие системы экомониторинга, можно быстрее оценивать численность и структуру стай, изучать территориальное поведение волков и выявлять новые места обитания без изнурительного ручного анализа записей. В перспективе похожие методы можно адаптировать для отслеживания других видов животных по звуку.

Посмотреть, как живут дикие волки в природе, можно с помощью фотоловушек. Список заповедников и национальных парков, у которых есть такие трансляции, ищите в нашем материале.