(Mike Korostelev/Getty Images) Der Ozean schwimmt in Klang und einem neuen künstliche Intelligenz Das Tool könnte Wissenschaftlern dabei helfen, all diesen Lärm zu durchforsten, um Meeressäugetiere aufzuspüren und zu untersuchen.
Das Tool heißt DeepSqueak, nicht weil es Delfinrufe in der Unterwelt des Ozeans misst, sondern weil es auf einem Deep-Learning-Algorithmus basiert wurde erstmals zur Kategorisierung der verschiedenen Ultraschallquietschgeräusche von Mäusen verwendet .
Jetzt wenden Forscher die Technologie auf umfangreiche Datensätze der marinen Bioakustik an.
Angesichts der Tatsache, dass ein Großteil des Ozeans außerhalb unserer physischen Reichweite liegt, könnten Unterwassergeräusche uns helfen zu verstehen, wo Meeressäugetiere schwimmen, welche Dichte und Häufigkeit sie haben und wie sie miteinander interagieren.
Aufnahmen von Walgesängen haben bereits geholfen Identifizieren Sie eine unbekannte Population von Blauwalen im Indischen Ozean und a nie zuvor gehörte Schnabelwalart .
Aber sich Aufnahmen vom Meer anzuhören und zu versuchen, Tiergeräusche aus stundenlangem Wellengang, Wind und Bootsmotoren herauszuhören, ist eine langsame und mühsame Arbeit.
Hier kommt DeepSqueak ins Spiel. Die Technologie wurde kürzlich auf dem 182. Treffen der Acoustical Society of America vorgestellt und soll akustische Unterwassersignale schneller und genauer klassifizieren als jede andere Methode bisher.
DeepSqueak durchsucht Schalldaten im Ozean und erstellt so etwas wie Wärmekarten, basierend darauf, wo und mit welcher Frequenz bestimmte akustische Signale zu hören sind.
Diese Signale werden dann einem bestimmten Tier zugeordnet.
„Obwohl wir DeepSqueak zur Erkennung von Unterwassergeräuschen verwendet haben, wäre dieses benutzerfreundliche Open-Source-Tool für eine Vielzahl terrestrischer Arten nützlich.“ sagt Elizabeth Ferguson, CEO und Gründerin von Ocean Science Analytics, die die Forschung vorstellte.
„Die Fähigkeiten der Anruferkennung erstrecken sich auf Frequenzen unterhalb der Ultraschalltöne, für die sie ursprünglich gedacht war.“ Aufgrund dessen und der Fähigkeit von DeepSqueak, variable Ruftypen zu erkennen, ist die Entwicklung neuronaler Netze für viele interessante Arten möglich.“
Meereslärm war noch nie so einfach zu erfassen, aber da sich in Datenbanken auf der ganzen Welt stundenlang Meeresgeräusche ansammeln, müssen Wissenschaftler herausfinden, wie sie diese Informationen am effektivsten nutzen können.
DeepSqueak könnte eine mögliche Alternative zum menschlichen Ohr sein und es Forschern ermöglichen, Geräusche zu klassifizieren und sie überall auf der Welt mit unglaublicher Effizienz zu untersuchen.
Das vollautomatische Tool war bei Tests stets in der Lage, die Rufe bestimmter Meeressäugetiere wie Buckelwale, Delphine und Finnwale zu erkennen.
Es kann auch die Rufe dieser Tiere im Hintergrundgeräusch erkennen, was angesichts der Tatsache, dass anthropogener Lärm die Lautstärke im Ozean erhöht, wichtig ist.
DeepSqueak war erstmals 2019 eingeführt als eine Möglichkeit, das reichhaltige Repertoire an Ultraschalllautäußerungen von Ratten und Mäusen zu analysieren.
Beim Durchsuchen einer Reihe quietschender Aufnahmen konnte das Tool ein breites Spektrum an Silbenlauten identifizieren, und diese kurzen Mausrufe scheinen je nach Kontext, in dem sie verwendet werden, unterschiedlich angeordnet zu sein.
Die Ergebnisse könnten Wissenschaftlern helfen, zu untersuchen, wie bestimmte Silben und Syntax einzigartige Informationen in der Mauswelt kommunizieren können. Beispielsweise könnten die Geräusche, die eine Maus in manchen Situationen macht, verwendet werden, um Angst, Unruhe usw. zu vermitteln Depression .
Durch die zuverlässige Verknüpfung von Kontextinformationen mit bestimmten Stimmsignalen könnte DeepSqueak es Wissenschaftlern ermöglichen, die Nuancen zwischen Lautäußerungen und Verhalten von Tieren besser zu untersuchen – sogar in abgelegenen Unterwelten des Ozeans, in denen einige der schwer fassbaren Tiere des Planeten schwimmen.
Die Forschung wird auf der vorgestellt 182. Treffen der Acoustical Society of America .