Vajon a mesterséges intelligencia segítségével többet tudhatunk meg a madarak életmódjáról vagy viselkedéséről? Mit képes az AI megtanulni a madarak repüléséből, mennyire érti a köztük lévő kommunikációt?
Az éghajlatváltozás a madarak életére is kihat. Ennek feltérképezésére Bruce Yu, a neves kutató sajátos technikát fejlesztett ki, azt remélve, így megértheti az apró kísérleti alanyai viselkedését. Egy madárra szerelt ultrakönnyű intelligens érzékelő meg tudja állapítani, hogy a madár utazik, vadászik vagy éppen eszik.
„Mindig is érdekeltek az állatok” – mesélte Bruce Yu. Ezért váltott fiatal tudósként a geofizikáról az ökológiára. Jelenleg Yu a Kísérleti Zoológia tanszéki csoport kutatója, ahol a gépi tanulást – a mesterséges intelligencia egy formáját – használja a madarak viselkedésének megismerésére.
A repülés nagyon energiaigényes mozgásforma, a vándormadarak pedig hatalmas távolságokat tesznek meg. Ez teszi érdekessé a vándormadarak repülésének tanulmányozását. Merre haladnak, miként viselkednek, és hogyan gazdálkodnak az energiájukkal?
Ha komoly erőfeszítésükbe kerül, hogy táplálékot találjanak (mert az az éghajlatváltozás miatt ezek mértéke egyre csökken), akkor meglehet, túlságosan kimerültek lesznek ahhoz, hogy táplálják a kicsinyeiket. Ez azonban igen fontos információ a természetvédők számára.
„Először mindig azzal kezdünk, hogy megfigyeljük az adott madárfaj természetes viselkedését. Ezután betanítjuk a számítógépet a rájuk jellemző repülési mutatók elemzésére és azonosítására. A szárnycsapásokra, a sebességre és a különféle irányú mozgásokra vonatkozó összes adatot bevisszük egy számítógépes modellbe. Ezt követően a speciális algoritmusok megtanítják a modellt arra, hogy az analizálandó képeket automatikusan egy-egy bizonyos viselkedés-kategóriaként (például vadászatként vagy táplálkozásként) ismerje fel. ”
Yu kutatásának az a legfontosabb része, hogy ez az öntanuló program olyan kicsi legyen, hogy elférjen egy olyan parányi adatgyűjtőben, amelyet a repülni készülő madárra szerelnek.
„Úgy tervezzük meg a számítógépes modellt, hogy az az adatokat közvetlenül „a fedélzeten” (azaz a madáron) dolgozza fel, így a lehető legkevesebb nyers adatot kell tárolni. Ezáltal egy intelligens nyomkövetővé válik, amely lehetővé teszi, hogy egy madarat hosszabb ideig és részletesen megfigyelhessünk.
Az „edge computing” óriási előrelépés a jelenlegi jeladókhoz képest, amelyeket a kutatók évek óta használnak a madarak követésére. Ezenkívül az edge computing lehetővé teszi, hogy a program gyorsabban reagáljon az élő adatokra. Ez a módszer most is működik a mezőgazdaságban, ahol például, ha egy érzékelővel ellátott tehén rendellenesen viselkedik, és esetleg megbetegszik, az adatgyűjtő üzenetet küld a gazda mobiltelefonjára, aki így azonnal intézkedni tud. ”
Az edge computing az orvvadászok elleni küzdelemben is segít a természetvédőknek, hiszen nem csak olyan jeleket továbbit, mint a GPS-helyzetek, hanem akár kész kameraképeket is, amelyen tisztán felismerhetőek az emberek. Ha mindezt a modern távközléssel kombináljuk, sokkal gyorsabban figyelmeztethetjük a vadőröket az aktív orvvadászokra, mint a hagyományos módszerek alkalmazásával.
Yu az intelligens adatgyűjtőket arra használja, hogy megértse a Hollandiában április végétől júniusig költő vándormadár, a kormos légykapó viselkedését. A madár a tojásokon ülve rövid utakat tesz a rovarokért, és repülés közben kapja el őket.
Hogyan sikerül a madaraknak ez a mutatvány, milyen gyakran teszik ezt meg, és emellett miként tartják fenn az energiaszintjüket? A számítógépes modell különbséget tud tenni a különböző viselkedésformák között, mint például a vadászat, a rovarok lenyelése, az egyik költőhelyről a másikra való repülés vagy a másik területre való utazás.
„Azt szeretnénk megtudni, hogy a kormos légykapók mennyire jó zsákmányszerző madarak. Ez ugyanis nagymértékben befolyásolja a költési sikerüket. Az eredmények egyelőre azt mutatják, hogy a hímek és a nőstények azonos pontszámokat szereznek.”
A programnak köszönhetően információt kapunk a madarak által felkutatott táplálék elérhetőségéről, a költésük időzítéséről és a vizsgált egyedek fittségéről.
„Ez lehetővé teszik a repülési minták és a költési viselkedés összekapcsolását ”– magyarázta Yu. Az információk alapján a kutatók következtetéseket vonnak le arról, hogy a kormos légykapó mennyire tud alkalmazkodni a megváltozott körülményekhez, például az éghajlatváltozás miatt.
Yu azt tervezi, hogy hamarosan mikrofonokat is beépít a madarakra szerelt parányi szerkezetekbe. Úgy véli, hogy nagyon kevés tanulmány készült a vonuló madarak lehallgatásáról.
„Ha belehallgatunk majd ezekbe a felvételekbe, tanulmányozhatjuk a madarak közötti kommunikációt a vonulás során. De nagyobb teljesítményre lesz szükségünk ahhoz, hogy hasznos információkat nyerjünk ezekből a jelekből, ráadásul a hangok tárolása sok memóriát igényel.
Természetesen itt is használhatjuk majd az edge computingot, hogy korlátozzuk a szükséges nyers adatok mennyiségét. Ám ahelyett, hogy az összes adatot egy távoli rendszeren tárolnánk, hagyjuk, hogy a logger valós időben, a madáron dolgozza fel az adatokat. Ki tudja, egy nap talán még a videó funkciót is hozzáadhatnánk.”
