Подводные микрофоны и машинное обучение помогают сохранить гладких китов

Подводные микрофоны и машинное обучение помогают сохранить гладких китов

Используя подводные микрофоны и машинное обучение (МО), исследователи Корнелльского университета разработали новый метод оценки численности североатлантических гладких китов, предлагающий потенциально более безопасный и экономически эффективный способ мониторинга этого находящегося под угрозой исчезновения вида. Их исследование, опубликованное в журнале Endangered Species Research , демонстрирует, как микрофоны в сочетании с МО и традиционными методами воздушной съемки могут помочь отслеживать популяции гладких китов в заливе Кейп-Код — важном месте нагула, где киты собираются каждую весну. Чтобы отслеживать этот исчезающий вид , исследователи прибегают к дорогостоящим и опасным исследованиям с помощью самолетов или используют звукозаписи для определения их присутствия или отсутствия. «Использование звукозаписей для мониторинга популяций китов не является чем-то новым», — сказала ведущий автор Марисса Гарсия из Центра биоакустики консервации им. К. Лизы Янга в Корнеллской лаборатории орнитологии. «Уникальность нашего исследования в том, что мы смогли взять эти записи и выйти за рамки получения информации о наличии или отсутствии китов, а также получить приблизительное количество китов в определенном районе». Команда разместила ряд морских автономных записывающих устройств (MARU) по всему заливу Кейп-Код для записи звуков, издаваемых гладкими китами. После развертывания MARU команда обучила, проверила и применила модель глубокого обучения, которая может автоматически определят...
24.02.2025
Сообщает: Источник  
Рубрика: «Наука и Техника»   Поделиться: Поделиться новостью в Facebook Поделиться новостью в Twittere Поделиться новостью в VK Поделиться новостью в Pinterest Поделиться новостью в Reddit

Машинное обучение проглядело критические и прогрессирующие медицинские состоянияМашинное обучение проглядело критические и прогрессирующие медицинские состояния Американские и бангладешские исследователи протестировали наиболее популярные в медицине алгоритмы машинного обучения и пришли к выводу, что они край ...

Машинное обучение упростит координацию роботов в сложных средахМашинное обучение упростит координацию роботов в сложных средах Ученые Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ разработали MAPF-GPT — новый подход, который решает задачу многоагентного планирования... ...

Машинное обучение помогло предсказать развитие шизофрении при психопатологииМашинное обучение помогло предсказать развитие шизофрении при психопатологии Сёрен Динесен Эстергор (Søren Dinesen Østergaard) с коллегами по Орхусскому университету провел когортное исследование и пришел к выводу, что анализ ...

Ученые СПбГУ применили машинное обучение для анализа чернил в криминалистикеУченые СПбГУ применили машинное обучение для анализа чернил в криминалистике Химики Центра искусственного интеллекта и науки о данных Санкт‑Петербургского государственного университета... ...

Машинное обучение и микроскопия разгадали 170-летнюю загадку таяния льдаМашинное обучение и микроскопия разгадали 170-летнюю загадку таяния льда Благодаря новаторскому сочетанию машинного обучения и атомно-силовой микроскопии исследователи из Китая раскрыли молекулярную структуру поверхности « ...

Платформа может сделать машинное обучение более прозрачным и доступнымПлатформа может сделать машинное обучение более прозрачным и доступным То, что начиналось как докторский проект, превратилось в веб-сайт, ежегодно посещаемый 120 000 уникальных посетителей. С помощью платформы OpenML исс ...

Машинное обучение раскрывает скрытые механизмы переноса тепла в органических полупроводникахМашинное обучение раскрывает скрытые механизмы переноса тепла в органических полупроводниках Сложные материалы, такие как органические полупроводники или микропористые металлоорганические структуры, известные как MOF, уже используются для мно ...

Данные Gaia после завершения миссии: машинное обучение добавило 20% к каталогу систем с белыми карликамиДанные Gaia после завершения миссии: машинное обучение добавило 20% к каталогу систем с белыми карликами Несмотря на завершение научной миссии в январе, космический телескоп Gaia, один из самых продуктивных «исследователей» Млечного Пути, про ...

☰