Международный коллектив ученых обучил алгоритмы машинного зрения идентифицировать пернатых по снимкам с беспилотников. Разработка, уже опробованная на фламинго в Перу, позволит ускорить мониторинг исчезающих видов в труднодоступных регионах.
Передовые технологии постепенно становятся главным союзником полевых биологов. Специалисты Квинслендского университета совместно с исследовательскими группами из одиннадцати стран завершили масштабную работу по созданию нейросети, способной анализировать аэрофотоснимки птиц с беспилотных летательных аппаратов.
Как показали тесты, искусственный интеллект справляется с распознаванием особей на 85 процентов быстрее, чем обученный человек-эксперт, что открывает новые горизонты для мониторинга популяций в глобальном масштабе.
В основе алгоритма — обширная база данных, собранная специально для тренировки модели. Ученые загрузили в систему почти 50 тысяч фотографий, охватывающих более сотни различных видов птиц. Нейросеть успешно училась выделять ключевые признаки оперения, формы тела и поведенческие паттерны даже на снимках, сделанных с высоты, где невооружённый глаз часто не различает деталей. Теперь технологию можно адаптировать под конкретные ландшафты и задачи без необходимости каждый раз переобучать систему с нуля.
Важность этого прорыва особенно очевидна на фоне тревожной статистики, которую приводят авторы исследования. По их данным, темпы сокращения численности птиц сегодня сопоставимы с эпохами пяти крупнейших массовых вымираний в истории планеты. Традиционные методы наземного учёта слишком медленны и дороги, особенно на обширных территориях со сложным рельефом. Использование дронов позволяет покрывать большие площади за короткое время, а автоматизированный анализ снимков снимает главное узкое место — ручную обработку десятков тысяч кадров.
Практическое применение уже началось. Отработка методики прошла на юге Перу, где с помощью БПЛА отслеживали колонии чилийских фламинго в период гнездования. В ближайших планах исследователей — перенести наработки на Австралию и развернуть систематический мониторинг водно-болотных угодий. Особое внимание уделят большому веретеннику — виду, оказавшемуся на грани исчезновения.
При этом авторы подчёркивают, что нейросети и дроны не призваны заменить полевых орнитологов, а лишь освободят их от самой утомительной части работы. Все обученные модели и массивы данных уже опубликованы в открытом доступе, чтобы другие специалисты могли использовать их в своих программах сохранения биоразнообразия.
Ранее европейские ученые скопировали у медоносных пчел принцип запоминания окрестностей и создали навигационную систему для мини-дронов. Также стремительное сокращение численности пчелиных колоний наблюдается в Соединённых Штатах.