Google представила продвинутую модель ИИ для распознавания звуков китов, чтобы продвигать исследования океанов.

Недавно Google объявила о том, что её исследовательская команда успешно разработала ИИ-модель для распознавания вокализаций многообразных китов. Эта инновационная технология способна точно идентифицировать и различать звуки восьми видов китов, а также углубить классификацию вокализаций для двух конкретных видов. Этот прорыв не только демонстрирует мастерство Google в области искусственного интеллекта, но и открывает новые возможности для научных исследований в области морской экологии.

Согласно недавнему пресс-релизу Google, модель распознавания китовых вокализаций теперь доступна для загрузки. Основная цель — помочь ученым в изучении сложных поведенческих паттернов труднодоступных популяций китов, таких как порпина Далля. Эта инициатива ожидается как значительный вклад в экологии морей, охрану китов и исследования биологического разнообразия.

Путь Google в распознавании китовых вокализаций начался в 2018 году в сотрудничестве с Научным центром рыболовства Тихоокеанских островов NOAA, где была разработана модель обнаружения звука для горбатых китов. Эта модель не только успешно идентифицировала звуки горбатых китов, но и выявила закономерности в их вокализациях, связанные со временем и местоположением, что способствовало открытию новых мест обитания китов.

Впоследствии Google сотрудничала с Канадским департаментом рыболовства и океанов и такими организациями, как Rainforest Connection, чтобы создать серию моделей обнаружения для находящихся под угрозой исчезновения южных резидентных косаток. Эти модели были внедрены в сеть подводного микрофонного мониторинга, что обеспечивало данные о реальном времени, важные для охраны окружающей среды.

Новая модель распознавания китовых вокализаций представляет собой значительный технический прорыв, способный анализировать звуковые частоты от глубоких 10 Гц звуков голубых китов до высокочастотных 120 кГц звуков зубатых китов, что ставит перед морским экологическим мониторингом новые вызовы. С помощью передовых алгоритмов Google преобразовал сырое аудио в временно-частотные спектрограммы и откорректировал звуковые частоты с использованием мел-шкалы для извлечения и классификации характерных звуков различных видов китов. Исследовательская команда также включила широкий спектр фонового шума в тренинг модели, обеспечивая высокую степень распознавания и точности в реальных морских условиях.

Это развитие не только предоставляет ученым мощный инструмент для исследований, но и подчеркивает огромный потенциал технологий ИИ в защите окружающей среды и охране биологического разнообразия. С продолжающимися технологическими усовершенствованиями существуют обнадеживающие перспективы для более эффективного и точного подхода к усилиям по охране морских экосистем в будущем.