科学家为何要用人工智能追踪鲸鱼尾巴

科学家为何要用人工智能追踪鲸鱼尾巴

研究人员使用一种类似于面部识别的人工智能照片扫描工具发现,过去十年来,北太平洋座头鲸数量下降了 20%。研究人员指出,气候变化相关的热浪可能是罪魁祸首。本周发表在《皇家学会开放科学》上的这项研究利用人工智能驱动的图像检测模型分析了 2001 年至 2022 年期间拍摄的 20 多万张座头鲸照片。

用于识别人类的面部识别模型一直受到研究人员和倡导者的批评,他们表示这些模型很难准确识别非白人。在这种情况下,扫描座头鲸照片的模型被训练来发现和识别鲸鱼背鳍上的独特标识符。这些标识符的作用就像一种独一无二的鲸鱼指纹,可以由标记、色素沉着变化、疤痕和整体大小组成。研究人员利用成功的照片匹配来估计座头鲸种群随时间的变化。

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科学家和鲸鱼观察者拍摄的鲸鱼尾巴图像被一家名为 HappyWhale 的非营利组织保存,该组织自称是“有史以来为海洋哺乳动物建立的最大的个体识别资源”。HappyWhales 鼓励每天的“公民科学家”拍摄他们看到的鲸鱼的照片,并将它们上传到其不断增长的数据库中。这些照片包括数据和发现鲸鱼的地点。

从那里,用户可以追踪他们拍摄的鲸鱼,并为研究人员不断增长的数据库做出贡献,研究人员可以使用这些数据更准确地低估该物种的种群和迁徙模式。在采用这种人工智能辅助方法之前,专家们必须仔细检查单个鲸鱼尾部的照片,寻找与它们命名的眼睛的相似之处,这个过程既费力又费时。图像匹配技术加快了这一过程,让研究人员有更多时间调查种群数据的变化。

曾使用过该工具的夏威夷大学马诺阿分校博士生 Philip Patton 在之前接受 Spectrum News 采访时表示:“这样的算法大大加快了信息收集过程,希望能加快及时的管理行动。”

座头鲸曾濒临灭绝,但自从商业捕猎被禁止以来的 40 年里,座头鲸的数量有所增长,以至于 2016 年美国将这种大型哺乳动物从濒危物种名单中除名。但这种反弹可能会是短暂的。分析鲸鱼数据的研究人员估计,座头鲸的数量在 2012 年达到峰值,约为 33,488 头。随后,数量开始逐渐下降。从 2012 年到 2021 年,鲸鱼数量下降到 26,662 头,下降了约 20%。研究人员表示,这种下降趋势恰逢创纪录的热浪,导致海洋温度升高,可能“改变了物种恢复的进程”。

那场历史性的热浪导致海面温度上升,营养丰富的水体减少,进而导致浮游植物生物量减少。研究人员表示,这些变化导致食物链进一步中断,限制了鲸鱼获取磷虾和其他食物来源的机会。虽然他们承认船舶碰撞和纠缠可能是造成部分鲸鱼数量下降的原因,但研究人员表示,这些因素并不能解释鲸鱼数量下降的全部原因。

研究人员写道:“这些进展将丰度估计范式从数据稀缺和定期研究转变为对整个海洋流域种群随时间持续、可访问的跟踪。”

面部识别可以揭示动物种群的状况

鲸鱼并不是唯一一种需要通过图像检测算法检测照片的动物。科学家使用各种形式的技术来研究牛、鸡、鲑鱼和狐猴等物种的种群。尽管该技术主要用于保护和种群估计,但据报道,一些研究人员已经使用该技术分析家养绵羊的面部表情,以确定它们在某些情况下是否感到疼痛。其他人则使用照片匹配软件来尝试寻找失踪的宠物。

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这些例子和其他例子凸显了图像和模式匹配算法的优势,它们能够筛选庞大的图像数据库。在保护方面,这些技术可以准确估计物种数量,有助于判断某些物种是否需要濒危分类或其他资源来维持其健康种群。

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