Мировой океан полнится звуками, но новый ИИ-инструмент под названием DeepSqueak может помочь учёным отсеять фоновый шум, чтобы отслеживать и изучать морских обитателей, прислушиваясь к их голосам.
Несколько лет назад учёные из Вашингтонского университета разработали алгоритм глубинного обучения DeepSqueak, предназначенный для анализа ультразвуковых вокализаций грызунов. Данный инструмент был необходим для отслеживания закономерностей в писке лабораторных мышей и крыс: с его помощью исследователям было бы проще без лишних вмешательств анализировать состояние животных в ходе каких-либо испытаний. В частности, учёные смогли идентифицировать и расшифровать значение целого спектра слоговых звуков в сочетании с контекстом их применения. Теперь разработчики расширили базу данных алгоритма биоакустическими сигналами морской фауны.
По сей день большая часть океана остаётся физически недоступной для человека, потому изучение подводных звуков является эффективным методом расширения наших познаний о жизни морских обитателей: их количестве, миграционных маршрутах и взаимодействии друг с другом. В частности, записи китовых песен уже помогли идентифицировать ранее неизвестную популяцию синих китов в Индийском океане и даже открыть новый вид клювокрылых китов. Впрочем, прослушивание часовых записей звуков океана с тем, чтобы выделить голоса животных среди шума волн, ветра и судовых силовых установок – это болезненно медленная и кропотливая работа. ИИ-инструмент DeepSqueak может значительно облегчить и ускорить этот процесс. Учёные презентовали данную технологию в рамках 182-й конференции Американского акустического общества. По словам исследователей, алгоритм позволит классифицировать подводные акустические сигналы не только быстрее, но также точнее других актуальных методов.
DeepSqueak анализирует звуковые данные из недр океана и создаёт так называемую тепловую карту – графическое отображение информации о том, где и на какой частоте слышны те или иные акустические сигналы. Затем система идентифицирует, какие подводные животные являются источниками этих сигналов. В ходе испытаний инструмент стабильно фиксировал и определял голоса различных морских млекопитающих: горбатых китов, финвалов, дельфинов и т. п. Одним из ключевых преимуществ алгоритма является его способность выхватывать звуки животных из гущи фонового шума, который становится всё громче из-за людей.
По словам разработчиков алгоритма, им удалось расширить спектр работы DeepSqueak за пределы ультразвукового писка грызунов. Инструмент уже достойно показал себя в работе с подводным миром, однако на этом его возможности не заканчиваются. В частности, благодаря открытому исходному коду базу данных нейросети можно дополнить голосами самых разнообразных видов и использовать инструмент для сбора информации о состоянии популяций, миграционных маршрутах, внутри- и межвидовых взаимодействиях млекопитающих, насекомых, пресмыкающихся, птиц и т. д.