Команда исследователей из Имперского колледжа Лондона, Университета Сиднея и Университета Корнела обнаружила, что с помощью алгоритмов машинного обучения можно создать звуковую картину из шумов в естественной среде. В своем документе, опубликованном в Proceedings Национальной академии наук , группа описывает, как такие звуковые ландшафты могут использоваться управляющими землями для защиты окружающей среды.
[penci_related_posts title=»Вам также может быть интересно» number=»4″ style=»list» align=»none» displayby=»cat» orderby=»random»]
Во многих частях мира природные природные территории были выделены правительствами как способ защиты определенных экосистем — национальные леса и парки являются яркими примерами. Но такие области обычно покрывают большие участки земли, что затрудняет управление ими. Первостепенное значение имеют организации, которые предпочитают игнорировать законы о защите, такие как браконьеры и те, кто занимается незаконной рубкой. В этой новой работе исследователи стремились найти способ обнаружить такую активность гораздо менее трудоемким способом.
Исследователи начали свою работу, отметив, что большинство природных сред имеют особый звук. Есть определенные птицы, которые живут в данной области, например, или наземные животные — каждая из которых издает отличительные звуки. Кроме того, есть звуки, издаваемые деревьями при прохождении ветра, звуки насекомых или воды, журчащие в ручье. Они также отметили, что звуки в данной области меняются в зависимости от времени суток. Они взяли все эти факторы и включили их в компьютер, на котором выполнялись алгоритмы машинного обучения, позволяющие ему узнать, как обычно звучит данная область.
Исследователи описывают это как обучение машинам распознать звуковой ландшафт данной области. Затем они установили микрофоны в той же области и подали звуки, которые она услышала, на одну и ту же машину — если машина обнаружила звуки, которые не соответствуют обычному звуковому пространству для региона, например, бензопилу или стрельбу, она отправила предупреждение.
Исследователи обнаружили, что система точна в своих предупреждениях и отмечает, что система может использоваться в самых разных средах. Они также предполагают, что такие системы могут быть развернуты по всему миру в качестве средства помощи землеустроителям в обнаружении незаконной деятельности в режиме реального времени.
Источники: Phys.org
Фото: Shutterstock