一项新研究表明，人工智能(AI)可以通过学习“珊瑚礁之歌”来跟踪珊瑚礁的健康状况。
珊瑚礁有一个复杂的声景——甚至专家们也不得不进行艰苦的分析，根据声音记录来衡量珊瑚礁的健康状况。
在这项新研究中，埃克塞特大学的科学家们利用健康和退化珊瑚礁的多次记录训练了一种计算机算法，让机器学习区别。
然后，计算机分析了一系列新的记录，并在92%的时间内成功识别出珊瑚礁的健康状况。
研究小组用这个来跟踪珊瑚礁恢复项目的进展。
“珊瑚礁正面临包括气候变化在内的多种威胁，所以监测它们的健康和保护项目的成功至关重要，”主要作者本·威廉姆斯(Ben Williams)说。
“一个主要的困难是珊瑚礁的视觉和声学调查通常依赖于劳动密集型的方法。
“视觉调查也受到许多珊瑚礁生物隐藏自己或在夜间活动这一事实的限制，而珊瑚礁声音的复杂性使人们很难通过单独的录音来识别珊瑚礁的健康状况。
“我们解决这个问题的方法是使用机器学习——看看计算机是否可以学习珊瑚礁的歌声。
“我们的研究结果表明，计算机可以捕捉到人耳无法察觉的模式。它可以更快、更准确地告诉我们珊瑚礁的情况。”
鱼和其他生活在珊瑚礁上的生物会发出各种各样的声音。
其中许多声音的含义尚不清楚，但新的人工智能方法可以区分健康和不健康珊瑚礁的整体声音。
研究中使用的录音是在火星珊瑚礁恢复项目中拍摄的，该项目正在恢复印度尼西亚严重受损的珊瑚礁。
合著者、兰开斯特大学的蒂姆·拉蒙特博士表示，人工智能方法为改善珊瑚礁监测创造了重大机会。
“这是一个非常令人兴奋的进展。录音机和人工智能可以在世界各地用于监测珊瑚礁的健康状况，并发现保护和恢复珊瑚礁的努力是否有效，”拉蒙特博士说。
“在许多情况下，在珊瑚礁上部署水下水听器并把它留在那里比让专业潜水员反复访问珊瑚礁进行调查更容易，也更便宜，尤其是在偏远的地方。”
这篇论文发表在《生态指标》杂志上。
新发现的鱼叫声表明珊瑚礁恢复成功
更多信息:
Ben Williams等人，利用生态声学指数和机器学习增强海洋声景的自动化分析， 生态指标(2022)。DOI: 10.1016 / j.ecolind.2022.108986 所提供的
埃克塞特大学
引用:AI学习珊瑚礁“歌”(2022,5月27日)，检索于2022年5月27日https://phys.org/news/2022-05-ai-coral-reef-song.html
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