MENÜ MENÜ

KI wird beigebracht, die Gesundheit von Korallenriffen durch ihre „Lieder“ zu überwachen

Wer macht heutzutage die härtesten Beats unter dem Meer? Wir werden es bald herausfinden, denn britische Wissenschaftler haben KI darauf trainiert, die Geräusche von Korallenriffen zu verfolgen, um ihre Gesundheit zu überwachen.

Es gibt dort unten nicht nur Erzählungen von der kleinen Meerjungfrau und Findet Nemo, aber unabhängig davon ist das Meer ein lauter Ort – besonders in Gebieten, in denen es viele Meereslebewesen gibt.

Insbesondere die komplexen Klanglandschaften, die zwischen Korallenriffen entdeckt wurden, können wertvolle Einblicke in ihren Gesundheitszustand geben. Mehr Lärm um ein Riff herum bedeutet, dass sich in der Nähe eine geschäftige Gemeinschaft von Meeresbewohnern befindet – und das ist gut so.

Aber wer hat Zeit, Stunden oder sogar zu verbringen Tage Hören Sie auf das leise Klicken und Knistern der Meeresriffbewohner? Roboter, Das ist wer.

Aus diesem Grund haben Wissenschaftler der University of Exeter haben damit begonnen, künstliche Intelligenz (KI) einzusetzen, um Computer darauf zu trainieren, zwischen Audioaufnahmen von gesunden Riffen und schrumpfenden Riffen zu unterscheiden.

Obwohl die Computer in ihren frühen Stadien die Fähigkeit haben, Geräusche von einem gesunden Riff mit einer Genauigkeit von 92 Prozent zu erkennen.

 

Warum sollten wir uns um Riffe kümmern?

Angenommen, Sie sind ein begeisterter Leser unserer Website – und wenn Sie es nicht sind, machen Sie mit dem Programm weiter – Sie werden wahrscheinlich wissen, dass Korallenriffe sogar so sehr zu kämpfen haben Sean Paul greift ein.

Im Ernst, Erwärmung des Wassers verursacht Ozeanversauerung, wodurch ganze Unterwasserökosysteme zerstört werden. Dies lässt Oktopusse, kleine Fische, Krebstiere und Meerespflanzen ohne Platz, um zu gedeihen und sich neu zu bevölkern.

Während wir uns der Grenze der globalen Erwärmung nähern, bis zu 90 Prozent der Korallenriffe werden voraussichtlich bis 2040 verloren gehen. Dies schließt trotz Meeresaktivisten Orte wie das Great Barrier Reef ein innovativ um es zu schützen.

Und obwohl ein Taucher das kann visuell Beobachten Sie, was auf einem Riff passiert, viele Kreaturen bleiben zwischen Felsen und Anemonen versteckt oder tauchen nur nachts auf. Dadurch wird es schwieriger, Gewissheit über den Gesundheitszustand eines Riffs zu erlangen.

Dagegen Hydrophone (Unterwassermikrofone) können Tage, Wochen oder sogar Monate belassen werden, um die Riffaktivität aufzuzeichnen. Im Gegensatz zu kurzen menschlichen Tauchgängen liefern die Aufzeichnungen Langzeitdatensätze, die den Wissenschaftlern Aufschluss darüber geben, wie es dem Ökosystem geht.

 

 

Der Leiter der Studie, Ben Williams, sagte, dass winzige Garnelen diskrete Schnappgeräusche wie das Knistern eines Lagerfeuers machen, während andere Fische seltsame Grunz-, Keuchhusten- und Klopfgeräusche machen.

Hunderte anderer Geräusche treten im Hintergrund auf, die von menschlichen Ohren leicht übersehen werden. KI-trainierte Computer sind jedoch in der Lage, diese zu erkennen und ein genaueres und detaillierteres Bild des Gesundheitszustands eines Riffs zu liefern.

Die Forschung wird in Indonesien durchgeführt, wo die Projekt zur Wiederherstellung des Mars-Korallenriffs findet statt. Hier wurden Hydrophone neben Korallenstrukturen platziert, um ihr Wachstum zu überwachen.

Obwohl der Grund, warum Fische und andere Tiere unaufhörlich herumschwatzen, noch unbekannt ist, bedeutet das Aufnehmen dieser Aktivität auf Audio, dass ein von Menschen gepflegtes Riff lebendige Meeresgemeinschaften anzieht.

Wissenschaftler und Meeresökologen sind begeistert von Hydrophonen zur Überwachung von Meereslebewesen. Sie sind weitaus kostengünstiger als die Einstellung von Tauchteams, und KI spart Zeit, indem sie Aufzeichnungen viel schneller analysiert als Menschen.

Sie hoffen, sie auf der ganzen Welt, wie Mexiko, den Malediven und der Great Barrier, einsetzen zu können, um die dort stattfindenden Bemühungen zur Wiederherstellung der Riffe zu überwachen.

 

Zugänglichkeit