Il nostro nuovo modello Perch aiuta gli ambientalisti ad analizzare l’audio più velocemente per proteggere le specie in via di estinzione, dai rampicanti hawaiani alle barriere coralline.
Uno dei modi in cui gli scienziati proteggono la salute degli ecosistemi selvaggi del nostro pianeta è utilizzando microfoni (o idrofoni sottomarini) per raccogliere grandi quantità di audio denso di vocalizzazioni di uccelli, rane, insetti, balene, pesci e altro ancora. Queste registrazioni possono dirci molto sugli animali presenti in una determinata area, insieme ad altri indizi sulla salute di quell’ecosistema. Dare un senso a così tanti dati, tuttavia, rimane un’impresa enorme.
Oggi rilasciamo un aggiornamento a Perticail nostro modello di intelligenza artificiale progettato per aiutare gli ambientalisti ad analizzare i dati bioacustici. Questo nuovo modello offre previsioni migliori sulle specie di uccelli standard rispetto al modello precedente. Può adattarsi meglio ai nuovi ambienti, in particolare quelli sottomarini come le barriere coralline. È stato addestrato su una gamma più ampia di animali, inclusi mammiferi, anfibi e rumore antropico: quasi il doppio dei dati in totale, provenienti da fonti pubbliche come Xeno-Canto E iNaturalist. Può districare scene acustiche complesse su migliaia o addirittura milioni di ore di dati audio. Ed è versatile, in grado di aiutare a rispondere a molti tipi diversi di domande, da “quanti bambini stanno nascendo” a “quanti singoli animali sono presenti in una determinata area”.
Per aiutare gli scienziati a proteggere gli ecosistemi del nostro pianeta, stiamo rilasciando questa nuova versione di Perch come modello aperto e rendendola disponibile su Kaggle.
Fonte: deepmind.google
