기술의 전례없는 응용을 통해, 미국의 연구자들이 인공 지능(AI)을 활용하여 박쥐의 다양한 호출을 해독하고 분류하는 획기적인 연구를 수행했습니다. Bailiwick Bat Survey로 알려진 이 단말의 프로젝트는 영국 조류학 신뢰재단과 농업, 시골 및 토지관리 서비스가 참여한 4년간의 공동 협력을 통해 2021년에 시작되었습니다. 라 소시에테 근지오스와 자원봉사자들의 열정적인 참여로 이 프로젝트는 더욱 발전되었습니다.
자원봉사자들은 데이터 수집에 중추적인 역할을 담당했습니다, 각각 4~6일 동안 오디오 감지기를 빌려들여 촬영에 적극적으로 참여했습니다. 이 노력 덕분에, 겐지 섬 내 582개의 다양한 위치에서 약 380만 건의 소리 녹음이 수집되었습니다. 2023년에 수집된 데이터는 섬에서의 신비로운 야행성 생활에 대한 소중한 창을 제공합니다.
소리 녹음들은 정교하게 처리되었습니다, 인공 지능 분석과 인간 수동 감사의 조합을 통해. 특히 주목할 만한 기여는 이전에 다양한 박쥐 호출 데이터 세트로 연습한 기계 학습 기술로부터 온 것입니다. 이러한 기술은 박쥐 종이 다양한 목적으로 사용하는 사회적 호출과, 먹이 위치를 정확하게 확인하는 데 도움이 되는 사냥 소리 뾰족치는 것을 구별하는 데 꼭 필요합니다.
이러한 호출을 이해하는 것은 보전 노력에 매우 중요합니다, 박쥐는 환경의 건강을 그들의 행동과 패턴을 통해 반영하는 표시종으로 간주됩니다. 풍경의 변화, 농업 관행, 또는 서식지 파괴는 이 야행성 포식자들에게 심각한 영향을 줄 수 있습니다.
겐지의 자연 환경 담당자인 Emily Coule은 연구의 중요성을 강조했습니다. 그녀는 이러한 연구에서 얻은 고급 지식이 환경 보전에 관한 체계적인 의사결정을 위해 필수적이라고 지적했습니다. 그녀의 의견에 따르면, 이러한 데이터의 부재는 생물 다양성에 실제 위협을 제시합니다. 2023년도의 AI 기반 분석은 박쥐들이 섬을 어떻게 이용하는지에 대한 이해를 풍부하게 했으며, 세 가지 종을 지키기 위한 전략을 강화합니다.
박쥐 연구에서 AI를 활용할 때의 주요 도전과 논란:
– 데이터 정확성과 유효성: AI 시스템이 박쥐 호출을 정확히 식별하고 분류할 수 있도록 보장하는 것은 종의 다양성과 호출 패턴의 유사성 때문에 어려울 수 있습니다. AI의 결과를 확인하기 위해 인간의 검증이 필요합니다.
– 알고리즘 편향: AI 시스템은 내재된 편향을 지닌 데이터에서 학습하므로 결과가 편향되고 오인식될 수 있습니다.
– 기술적 제한: AI는 대규모 데이터 세트의 처리 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, 박쥐의 의사 소통의 전체 복잡성을 완전히 잡아내지 못할 수 있습니다.
– 윤리적 고려사항: 자연 서식지에 AI와 오디오 감지기를 배치하는 것은 야생 동물 및 개인 정보 보호 문제에 대한 우려를 제기할 수 있습니다.
박쥐 연구에서 AI의 장점과 단점:
장점:
– 효율성: AI는 대량의 데이터를 신속하게 분석할 수 있어 인간이 현실적인 시간 내에 수행하기 어려운 작업이 가능합니다.
– 심층 분석: 기계 학습은 인간 청취자에게는 무감각한 박쥐 호출의 패턴과 세부사항을 감지할 수 있습니다.
– 비침범적 모니터링: 원격 오디오 녹음은 직접적인 인간 개입의 필요성을 줄여 박쥐 모집단에 대한 스트레스를 감소시킵니다.
단점:
– 복잡성과 해석 가능성: AI의 결과는 복잡할 수 있고 올바르게 해석하려면 특화된 지식이 필요할 수 있습니다.
– 초기 비용: 생태학적 연구를 위해 AI 시스템을 설정하는 것은 비용과 자원이 많이 소요될 수 있습니다.
– 기술에 대한 의존: AI에 과도하게 의존하면 연구자들이 현장 조사와 직접적인 관찰의 중요성을 간과할 수 있습니다.
생태학 연구에서 AI 및 그 응용에 관한 자세한 정보를 얻으려면 주요 단체의 주요 도메인을 방문하십시오. 예를 들어, 조류학 신뢰재단은 bto.org에서, 그리고 라 소시에테 근지오스는 societe.org.gg에서 확인할 수 있습니다. URL은 주요 도메인으로 제공되며 유효할 수 있지만 추가 확인은 불가능합니다.