人工智能学会珊瑚礁“唱歌”

人工智能(AI)可以通过学习“珊瑚礁之歌”来追踪珊瑚礁的健康状况， 最新研究表明.

珊瑚礁有复杂的音景，甚至专家也必须进行艰苦的分析，根据录音来测量珊瑚礁的健康状况.

在这项新研究中，涉及到 Tim Lamont博士 来自BOB官方网站，并由埃克塞特大学领导, 研究人员使用健康和退化珊瑚礁的多次记录来训练计算机算法, 让机器学习其中的区别.

然后计算机分析了一系列新的录音, 92%的几率成功识别了珊瑚礁的健康状况.

该团队用它来跟踪珊瑚礁恢复项目的进展.

“珊瑚礁正面临包括气候变化在内的多重威胁, 因此，监测它们的健康状况和保护项目的成功至关重要,埃克塞特大学的首席作者本·威廉姆斯说.

“一个主要的困难是对珊瑚礁的视觉和声学调查通常依赖于劳动密集型的方法.

“视觉调查也受到许多珊瑚礁生物隐藏自己的事实的限制, 或者在夜间活动, 然而，珊瑚礁声音的复杂性使得使用单个录音很难识别珊瑚礁的健康状况.

“BOB官方网站解决这个问题的方法是使用机器学习，看看计算机是否可以学习珊瑚礁的歌声.

“BOB官方网站的研究结果表明，计算机可以捕捉到人耳无法检测到的模式. 它可以更快、更准确地告诉BOB官方网站珊瑚礁的状况."

生活在珊瑚礁上的鱼类和其他生物会发出各种各样的声音.

其中许多电话的含义仍然未知, 但新的人工智能方法可以区分健康和不健康珊瑚礁的整体声音.

研究中使用的录音是在 火星珊瑚礁修复计划该组织正在印度尼西亚修复严重受损的珊瑚礁.

合著者Lamont博士来自 BOB官方网站环境中心 他领导了这项研究中使用的原始录音的收集工作, 人工智能方法为改善珊瑚礁监测创造了重大机会.

“这是一个非常令人兴奋的进展. 录音机和人工智能可以在世界各地用于监测珊瑚礁的健康状况, 并发现保护和恢复它们的努力是否有效,拉蒙特博士说.

“在许多情况下，在珊瑚礁上部署水下水听器并将其留在那里，比让专业潜水员反复访问珊瑚礁进行调查更容易，也更便宜，尤其是在偏远地区."

这项研究由自然环境研究委员会和瑞士国家科学基金会资助.

这篇论文发表在该杂志上 生态指标，标题为:“利用机器学习结合生态声学指标，增强海洋声景观的自动化分析."