AI trong âm thanh của cá voi và động vật có vú ở biển
AI quét lượng lớn âm thanh dưới nước để phát hiện, phân loại và theo dõi cá voi cũng như các động vật có vú dưới biển khác theo tiếng gọi của chúng.
Tổng quan
It matters for preventing ship strikes, reducing harmful noise, and understanding species we can rarely see.
Lặn sâu
Đại dương mờ đục trước ánh sáng nhưng truyền âm thanh đi xa hàng trăm dặm, vì vậy động vật có vú ở biển dựa vào tiếng kêu, và các nhà khoa học cũng vậy. Hydrophone, dù được neo, kéo hay trên tàu lượn tự động, đều ghi liên tục, tạo ra âm thanh hàng terabyte. Máy dò AI được xây dựng trên CNN và các mô hình tái phát hoặc máy biến áp quét quang phổ để tìm tiếng kêu của cá voi trong tiếng ồn của tàu, xác định các loài từ các âm thanh đặc trưng như bài hát của cá voi lưng gù hoặc tiếng kêu của cá voi bên phải và thậm chí phân biệt các kiểu nhấp chuột riêng lẻ của cá nhà táng và cá heo. Sự hợp tác của Google với NOAA đã tạo ra các bộ phân loại cá voi lưng gù từ các bản ghi âm ở Thái Bình Dương trong nhiều thập kỷ. Hệ thống cung cấp dữ liệu phát hiện gần như theo thời gian thực nhằm cảnh báo các tàu chạy chậm lại, giúp bảo vệ loài cá voi đầu bò Bắc Đại Tây Dương đang bị đe dọa nghiêm trọng khỏi các vụ va chạm chết người.
Hiểu biết kỹ thuật
Giống như các loài chim, các tiếng kêu được chuyển thành biểu đồ quang phổ và được phân loại theo mạng sâu, nhưng bối cảnh dưới nước gây thêm trở ngại: tiếng kêu của cá voi tần số thấp chồng lên tiếng động cơ và tiếng ồn khảo sát địa chấn, sự truyền âm thanh làm biến dạng tín hiệu và dữ liệu được dán nhãn cho các loài quý hiếm là rất khan hiếm. Trình phát hiện thường được điều chỉnh để có khả năng thu hồi cao để không bị bỏ lỡ cuộc gọi, sau đó các nhà phân tích con người sẽ xác minh các phân đoạn được gắn cờ. Một số hệ thống chạy trên phao, truyền tín hiệu phát hiện vào bờ gần như theo thời gian thực.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI trong âm thanh của cá voi và động vật có vú ở biển
Mong đợi mạng lưới phao và tàu lượn thông minh thực hiện phát hiện trên tàu và gửi cảnh báo tới người đi biển và người quản lý trong vòng vài phút. Các mô hình tự giám sát sẽ học hỏi từ âm thanh đại dương không được gắn nhãn, cải thiện khả năng phát hiện các loài chưa được nghiên cứu kỹ. Các dự án như Project CETI nhằm mục đích sử dụng máy học để giải mã cấu trúc giao tiếp của cá nhà táng. Kết hợp với ước tính mật độ âm thanh thụ động, AI có thể cung cấp khả năng giám sát dân số liên tục ở quy mô lưu vực đại dương và quản lý vận chuyển năng động, nhận biết tiếng ồn.
Triển khai trong thế giới thực
Hệ thống phát hiện cá voi bên phải gần như theo thời gian thực cảnh báo các tàu giảm tốc độ và tránh va chạm ngoài khơi Bờ Đông Hoa Kỳ.
Google và NOAA đã xây dựng các bộ phân loại AI để tìm các bài hát của cá voi lưng gù trong dữ liệu thủy điện ở Thái Bình Dương hàng thập kỷ.
Tàu lượn tự động có máy dò trên tàu khảo sát sự hiện diện của cá voi trên khắp các vùng biển xa xôi.
Dự án CETI áp dụng công nghệ học máy để phân tích chuỗi nhấp chuột (coda) của cá nhà táng nhằm nghiên cứu khả năng giao tiếp của chúng.
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Whale and Marine Mammal Acoustics quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Khử tiếng vang
Câu hỏi thường gặp
What is AI in Whale and Marine Mammal Acoustics?
AI quét lượng lớn âm thanh dưới nước để phát hiện, phân loại và theo dõi cá voi cũng như các động vật có vú dưới biển khác theo tiếng kêu của chúng. Điều quan trọng là ngăn chặn các cuộc va chạm với tàu, giảm tiếng ồn có hại và hiểu rõ các loài mà chúng ta hiếm khi nhìn thấy.
Tại sao âm thanh, chứ không phải thị giác, lại là trọng tâm trong nghiên cứu động vật có vú ở biển?
Ánh sáng mờ đi nhanh chóng dưới nước trong khi âm thanh truyền đi hàng trăm dặm, vì vậy tiếng kêu là cách chính để phát hiện các loài động vật có vú sống ở biển xa.
Ứng dụng an toàn trong thế giới thực nào sử dụng khả năng phát hiện cá voi gần như thời gian thực?
Hệ thống phát hiện gắn cờ những con cá voi đầu bò đang gặp nguy hiểm và cảnh báo các tàu giảm tốc độ, giảm nguy cơ va chạm chết người.
Những tổ chức nào đã hợp tác để xây dựng bộ phân loại bài hát của cá voi lưng gù từ các bản ghi âm ở Thái Bình Dương?
Google hợp tác với NOAA để áp dụng AI vào các bản ghi âm dưới nước trong nhiều thập kỷ và xác định các bài hát của cá voi lưng gù.
Thách thức chính duy nhất đối với việc phát hiện âm thanh dưới nước là gì?
Các cuộc gọi tần số thấp cạnh tranh với tiếng ồn động cơ và khảo sát, đồng thời truyền tín hiệu làm biến dạng, làm phức tạp việc phát hiện.
Mục tiêu sử dụng học máy của Project CETI là gì?
Dự án CETI áp dụng công nghệ học máy để giải mã cấu trúc coda của cá nhà táng để hiểu rõ hơn cách chúng giao tiếp.