研究人员正在使用人工智能来观察居住在亚马逊河上的濒危海豚物种的活动。
的 学习 他们使用机器学习（AI）来跟踪两种海豚在每年雨季被淹没的大片水域的运动。
它包括训练一个神经网络来识别和跟踪海豚独特的声音通信—点击和口哨声。
声学跟踪的破坏性比传统方法，如GPS标签，船只或无人机。研究人员打算使用该系统来监测海豚的运动，并开展保护工作。
西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚技术大学的研究合著者米歇尔·安德烈说：“声音可能是我们所知道的唯一一种我们在地球上共享的感觉。”
该研究集中在两个物种，博托（吉佛丽鱼），也被称为粉红河海豚，和土库西（河叶长螺）.
该团队在巴西亚马逊雨林的Mamirauá保护区的不同位置放置水下麦克风，以捕捉这些海豚发出的声音。
这两种海豚物种目前都处于濒危状态：博托的数量估计每十年减少50%，图库西的数量每九年减少一次。
AI如何帮助
人工智能模型能够将海豚的声音与亚马逊环境的刺耳声音区分开来。
研究人员将音频记录输入到深度学习神经网络，该网络可以实时对声音进行分类，“就像我们对自己的大脑所做的那样”，André说。
在波哥大哥伦比亚国立大学研究亚马逊海豚的研究员Federico Mosquera—Guerra说，如果没有人工智能，实时处理大量数据的能力“几乎不可能”。
人工智能系统经过训练，可以识别3种声音：海豚发出的声音、降雨发出的声音和船用发动机发出的声音。
由于这两种海豚都经常使用回声定位点击来导航，并使用口哨来交流，识别这些声音使研究人员能够绘制它们的运动图。
鉴于Botos和Tucuxis有不同的哨声模式，神经网络可以区分物种。该模型还可以监测船只的移动，以估计船只交通和海豚种群之间可能的相互作用。
未来，该团队计划将神经网络的能力扩展到检测其他水生物种。
今年的研究充分证明了人工智能在保护方面的作用。英国的研究人员使用人工智能来跟踪海雀种群，人工智能系统支持限制欧洲水道入侵太平洋鲑鱼的努力。
