AI detecta sonidos de pájaros en los bosques montañosos de Taiwán

Los bosques de montaña, conocidos como puntos críticos de biodiversidad, se encuentran entre los ecosistemas amenazados por el cambio climático. Para comprender los impactos potenciales del cambio climático en las aves de estos bosques, los investigadores instalaron registradores automáticos en el Parque Nacional Yushan, Taiwán, y desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial para la identificación de especies utilizando sonidos de aves. Su objetivo es analizar el estado y las tendencias de la actividad animal a través de datos acústicos.

Maestro. Hsueh-Wen Chang y el candidato a doctorado Shih-Hung Wu de la Universidad Nacional Sun Yat-Sen, Taiwán, el Dr. Ruey-Shing Lin, el Investigador Asistente Jerome Chie-Jen Ko del Instituto de Investigación de especies endémicas y la Sra. Wen- Ling Tsai de la Sede del Parque Nacional Yushan publicó un artículo en Registro de datos de biodiversidaddetallando su uso de IA para detectar 6 millones de cantos de pájaros.

En comparación con los métodos tradicionales basados ​​en la observación, el monitoreo acústico pasivo que usa grabadores automáticos para capturar los sonidos de la vida silvestre ofrece una alternativa rentable, a largo plazo y sistemática para el monitoreo de la biodiversidad a largo plazo. Los autores desplegaron seis madereros en el Parque Nacional Yushan, Taiwán, un hábitat de bosque montano subtropical con elevaciones que van desde los 1200 a los 2800 metros.

De 2020 a 2021, grabaron casi 30 000 horas de archivos de audio con mucha información biológica. Sin embargo, analizar este vasto conjunto de datos es difícil y requiere algo más que el esfuerzo humano.

Para abordar este desafío, los autores utilizaron tecnología de aprendizaje profundo para desarrollar una herramienta de inteligencia artificial llamada SILICIO que puede identificar especies por el sonido. SILIC puede identificar rápidamente el momento exacto de la llamada de cada animal en archivos de audio. Después de varias optimizaciones, la herramienta ahora puede reconocer 169 especies de animales salvajes nativos de Taiwán, incluidas 137 especies de aves, así como ranas, mamíferos y reptiles.

En este estudio, los autores utilizaron SILIC para extraer 6 243 820 vocalizaciones de siete especies de aves de bosques montanos con una alta precisión del 95 %, lo que creó el primer conjunto de datos de ocurrencia de especies analizado por IA de acceso abierto. el Servicio Mundial de Información sobre Biodiversidad. Este es el primer conjunto de datos de acceso abierto con datos de ocurrencia de especies extraídos de sonidos en grabaciones de paisajes sonoros de inteligencia artificial.

El conjunto de datos revela patrones detallados de actividad acústica de la vida silvestre en escalas de tiempo tanto cortas como largas. Por ejemplo, en los patrones diarios, los autores identifican un pico en la vocalización matutina para todas las especies. Anualmente, la mayoría de las especies exhiben un solo pico de temporada de reproducción; sin embargo, algunos, como el miniveterinario mentón gris, muestran un pico secundario en la temporada no reproductiva, posiblemente relacionado con el comportamiento de pastoreo.

A medida que continúan los proyectos de monitoreo, los datos acústicos pueden ayudar a comprender el comportamiento animal y los cambios y tendencias de la población a lo largo de los años de una manera rentable y automatizada.

Los autores anticipan que este gran conjunto de datos de vocalizaciones de vida silvestre no solo será útil para la toma de decisiones en la sede del parque nacional. “Esperamos que nuestro conjunto de datos pueda ayudar a llenar los vacíos de datos en los patrones de actividad temporal de aves a escala fina en los bosques montanos y contribuir a los estudios sobre los impactos del cambio climático en los ecosistemas de bosques montanos”, dijeron.