Kecerdasan buatan mendeteksi kesehatan terumbu karang melalui suara

Diagnostik akustik di Poseidon Gardens: Para peneliti menggunakan pembelajaran mesin untuk mengajarkan sistem komputer untuk mengenali kesehatan terumbu berdasarkan “musik” yang dihasilkan oleh penghuninya. Metode ini sekarang dapat berkembang menjadi alat penting untuk menyelidiki terumbu karang yang terancam di dunia: metode ini telah memungkinkan para ilmuwan untuk mendokumentasikan kemajuan proyek restorasi terumbu.

Mereka adalah keajaiban alam yang luar biasa dan memiliki makna yang luas untuk sistem hubungan yang kompleks di lingkungan laut. Tetapi terumbu karang dunia berada di bawah ancaman yang parah: perubahan iklim dan tekanan buatan manusia lainnya mempersulit mereka. Ketika kemegahan taman bawah laut pernah terbentang, gurun bertebaran di banyak tempat. Konservasionis dan ilmuwan sedang mencoba untuk melawan tren ini dengan langkah-langkah perlindungan dan proyek-proyek rehabilitasi. Mendiagnosis kesehatan terumbu karang sangat penting.

Selain menganalisis tanda-tanda visual, kesimpulan juga dapat ditarik dari petunjuk audio, lapor peneliti yang dipimpin oleh Ben Williams dari University of Exeter. Karena terumbu karang yang sehat memiliki pemandangan akustik yang kompleks: konsernya terdiri dari suara isyarat ikan, retakan kepiting, dan elemen akustik lainnya dari penghuni dunia bawah laut. Suara karang yang sehat juga telah terbukti menarik kehidupan laut. Di sisi lain, di karang yang rusak, mereka menjadi lebih tenang dan lebih tenang sampai akhirnya kesunyian yang menakutkan kembali.

Diagnosa yang sulit di terumbu karang

“Salah satu kesulitan utama dalam mendiagnosis kesehatan karang hingga saat ini adalah bahwa survei visual dan pendengaran biasanya mengandalkan metode padat karya,” kata Williams. “Survei visual juga dibatasi oleh fakta bahwa banyak penghuni terumbu karang hanya bersembunyi atau aktif di malam hari. Berkenaan dengan isyarat akustik, di sisi lain, kompleksitas kebisingan pedesaan membuat sulit untuk menentukan status paket dari rekaman individu. .” Jadi, para peneliti kini telah menemukan sejauh mana AI dapat secara otomatis mendiagnosis terumbu karang menggunakan rekaman audio.

Apa yang disebut pembelajaran mesin digunakan. Ini adalah proses berdasarkan sistem komputer yang dapat, dalam contoh, mengambil pola yang terkait dengan faktor-faktor tertentu. Selama fase pembelajaran, algoritma kemudian membangun model statistik berdasarkan data pelatihan ini. Sistem kemudian dapat diterapkan pada informasi baru. Algoritma Williams dan rekannya kini telah dilatih pada rekaman audio dari situs karang yang sehat dan rusak di Indonesia, yang kondisinya telah diketahui secara pasti dari penelitian sebelumnya.

Kecerdasan Buatan dengan Pendengaran Analitik

Seperti yang dilaporkan para ilmuwan, sistem komputer sudah mampu berkembang menjadi ahli dalam menganalisis dan mendiagnosis “musik country”: setelah “pelatihan” ia dapat merekam kesehatan lanskap bawah laut dengan sangat akurat dalam rekaman klip suara baru. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem kami juga dapat mengenali pola yang tidak terlihat oleh telinga manusia. Dengan cara ini, AI dapat memberi tahu kami dengan lebih cepat dan lebih akurat bagaimana kinerja pedesaan tertentu,” kata Williams.

Selain menilai kondisi, potensi metode AI terutama terletak pada pemantauan proses pembangunan di terumbu karang yang rusak atau pulih. Tim dapat menunjukkan ini dengan menganalisis gambar dari Proyek Restorasi Terumbu Karang Mars, yang memulihkan terumbu karang yang rusak parah di Indonesia. Perbandingan menunjukkan kemajuan dalam proses rehabilitasi terumbu karang.

“Ini adalah perkembangan yang sangat menarik. Perangkat perekam audio dan kecerdasan buatan dapat digunakan di seluruh dunia untuk memantau kondisi terumbu karang dan melihat apakah upaya untuk melindungi dan memulihkannya berhasil,” kata rekan penulis Tim Lamont dari Universitas Lancaster. Peneliti menjelaskan potensi AI “Dalam banyak kasus, lebih mudah dan lebih murah untuk memasang akuarium bawah laut ke karang dan membiarkannya di sana daripada penyelam berpengalaman yang sering mengunjungi karang untuk memeriksanya – terutama di lokasi terpencil.” metode.

Sumber: University of Exeter, artikel profesional: Indikator Lingkungan, doi: 10.1016/j.ecolind.2022.108986

Video dengan penjelasan bahasa Inggris dan tayangan audio © Ben Williams

© wissenschaft.de – Martin Vieweg