В петербургском заказнике учатся слышать природу
В государственном природном заказнике «Новоорловский» запущена система непрерывного акустического мониторинга. Охрану природы ведет искусственный интеллект, который превращает голоса птиц и зверей в ценные данные.

«Аудиоловушки» в Новоорловском заказнике – совместный проект Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности Санкт-Петербурга, Центра технологий для общества YandexCloud и Природоохранного фонда защитников природы. Специальные устройства круглосуточно записывают звуковой ландшафт.
Аудиофайлы нужны для обучения нейросетей. Алгоритм учится распознавать голоса конкретных видов птиц, улавливать сезонную смену звукового фона, а также отличать естественный шум листвы от техногенного гула.

Многоголосая лесная жизнь
Акустическая система «Новоорловского» будет определять не только пение зябликов или кваканье лягушек. Ее «слух» найдет в общем шумовом потоке звуки, запрещенные на охраняемой территории: выстрелы браконьерского ружья, визг бензопилы незаконных лесорубов или гул вездехода. Нейросеть не просто зафиксирует, что «кто-то шумит», а достоверно различит, от кого или чего идет звук. Сейчас же система набирается «опыта», учится отсекать акустический мусор, чтобы инспекторов не вызывать на каждый стук дятла или порыв ветра. Задача разработки – сделать контроль территории более точным и оперативным.
«Новоорловский» внедряет новые цифровые стандарты в российскую природоохранную отрасль. В ближайших планах – масштабирование системы на другие особо охраняемые природные территории (ООПТ) города, а в дальнейшем – и на заповедники, национальные парки и заказники по всей России, от Карелии до Дальнего Востока.

Цифровые глаза и уши
В ООПТ России постепенно появляются цифровые «глаза и уши». Например, на «Земле леопарда» искусственный интеллект «поселился» несколько лет назад. В парке самая большая в России сеть фотомониторинга – свыше 450 «ловушек». Часть из них переведена в онлайн-режим. Система помогает не только следить за перемещениями животных, замечать возникновение новых, но и быстрее реагировать на угрозы, будь то браконьеры в границах парка или возгорания, опасные для уникальной экосистемы. До 2030 года в заповеднике создадут целостную цифровую экосистему мониторинга. Она будет интегрировать спутниковую телеметрию, сеть онлайн-датчиков, автоматический ИИ-анализ и системы оперативного оповещения.
А началось все с нейросети, которая обрабатывает снимки с фотоловушек и находит на них животных. Это та работа, на которую биологи тратили месяцы кропотливого труда. Одними из первых «умную» программу создали ученые МФТИ совместно с Минприроды. К 2025 году у этих алгоритмов наблюдалась высокая производительность, – они обрабатывают до одного миллиона изображений в сутки с точностью выше 95%. Искусственный интеллект отлично работает на огромных территориях. А вот для сравнения данных по разным территориям создали национальную сеть фотомониторинга, объединяющую ООПТ на базе российской программы CAMMON.
Но некоторые животные предпочитают ночной образ жизни и не любят позировать перед камерами. Например, волки. Их вой слышен на всю округу. Нейросеть от исследователей из Сбера и двух институтов РАН помогает разобраться в этом шуме и посчитать, сколько в стае волков, обнаружить их новые места обитания. Нейросеть определяет волчий вой в аудиозаписях с точностью 98,3%.

Умные и безопасные парки
Пока нейросеть учат, и систему «обкатывают». Но в будущем «аудиоловушки» объединят с данными фотоловушек, беспилотников, спутникового мониторинга и метеодатчиков, и экологи получат полную картину происходящего. Система сможет автоматически выявлять критические изменения: сокращение популяции того или иного вида, смещение миграционных путей или даже раннее начало пожароопасного сезона.
Уже сейчас создается уникальная, качественная библиотека природных звуков России и алгоритмов, которые смогут работать в любых климатических зонах. Это позволит сохранить хрупкую природу, не мешая ей жить своей обычной жизнью.









































