Все новости

Американские ученые автоматизировали распознавание дельфиньих щелчков

Новый алгоритм позволил кластеризовать миллионы щелчков в записи семи типов, которые в дальнейшем можно будет использовать для автоматического определения вида дельфинов по типу издаваемых ими звуков.

Похожие на треск или щелчки звуки, которые издают дельфины, необходимы животным для общения, путешествий и поиска пропитания. Записывая эти звуки, ученые могут непрерывно следить за состоянием популяции, однако на сегодняшний день характерные типы сигналов известны лишь для нескольких видов. Кроме того, один и тот же щелчок, «произнесенный» дельфином в сторону микрофона и прочь от него, будет сильно отличаться по виду сигнала. А в базах данных за продолжительные промежутки накапливается огромное количество записей, что делает их анализ вручную практически невозможным.

Справиться с этими проблемами исследователи из США решили при помощи машинного обучения. Для анализа 50 миллионов сигналов, записанных в Мексиканском заливе на протяжении двух лет, ученые использовали алгоритм кластеризации, способный различать сигналы разных типов по их виду. При этом исследователи использовали так называемое обучение без учителя. Это означает, что алгоритм самостоятельно учился решать поставленную задачу, без «подсказок» со стороны ученых.

После обработки предложенной базы данных алгоритм выделил семь различных типов сигналов. Один из них оказался известен экспериментаторам — его издает серый дельфин, а шесть других — совершенно новые. Исследователи предполагают, что каждый из этих типов сигналов также может соответствовать определенному виду животных, что позволит акустически идентифицировать дельфинов в автоматическом режиме. Эту гипотезу подтверждает анализ записей дельфинов у поверхности, когда их вид можно определить визуально.

В дальнейшем авторы исследования планируют провести полевые работы и собрать дополнительный материал, чтобы точно идентифицировать, какой вид дельфинов издает щелчки определенного типа. Также ученые собираются оптимизировать алгоритм классификации сигналов, используя методы глубокого обучения.

Статья опубликована в журнале PLOS Computational Biology.

О том, как могут различаться «диалекты», на которых говорят животные одного и того же вида в разных регионах, читайте в материале «Чердака».