С волками жить дружно: российские ученые научили ИИ распознавать волчий вой
Специалисты Сбера, Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН и Института истории естествознания и техники им. С.И. Вавилова РАН разработали и успешно протестировали метод автоматического распознавания волчьего воя с помощью искусственного интеллекта.
Данные по звукам
Знать численность животных, места их обитания ученым помогают современные технологии. С 1970 года популяции диких животных сократились более чем на 70%. Волки, как и другие виды, необходимы природной системе. «Санитары леса» позволяют оставаться ей сбалансированной.
Однако эти хищники также представляют серьезную опасность для людей. Следить за ними трудно из-за скрытного образа жизни волков и их осторожности. А традиционные методы учета, такие как подсчет следов, прослушивание записей с аудиоловушек или анализ ДНК, требуют колоссальных человеческих усилий и времени.
В основе новой разработки лежит нейросетевая архитектура Audio Spectrogram Transformer (AST). Алгоритм работает в два этапа: сначала он детектирует любые звуки животных в продолжительных аудиозаписях с полевых датчиков, а затем, словно опытный зоолог, выделяет среди этого неблагозвучного хаоса именно волчий вой.
Точность модели впечатляет: первая ступень распознает звуки животных с точностью ~98,3%, а вторая — идентифицирует именно вой с показателями ~89,6% точности. ИИ-решение позволяет обрабатывать гигабайты аудиоданных за часы, освобождая ученых для более сложных аналитических задач.
Аудиоловушки сегодняшнего дня
Если пять лет назад прорывом было автоматическое распознавание животных на фото с камер-ловушек, то сегодня фокус сместился в звуковую сферу. Исследования, такие как AST-SED для распознавания звуковых событий или Active Bird2Vec для анализа птичьих голосов, показывают растущий тренд на «акустическую экологию».
Российский кейс с волками стал первым в стране успешным применением архитектуры AST для этих целей, вписав российскую науку в этот актуальный глобальный тренд.
Понимание динамики численности волков, их миграционных путей и поведения критически важно для поддержания баланса экосистем, управления охотничьими ресурсами и снижения конфликтов между человеком и хищником.
Пока проект носит исследовательский характер, о чем свидетельствует публикация в престижном международном журнале Scientific Reports, но его потенциал для мировой практики мониторинга дикой природы очевиден. Демонстрационное приложение находится в открытом доступе на платформе GitHub.
Для других видов
Модель можно масштабировать и адаптировать для мониторинга других ключевых видов — рыси, бурого медведя, краснокнижных птиц. Интеграция с сетью IoT-датчиков (аудиоловушек) позволит создать единую цифровую платформу для сбора и анализа звуковой информации о дикой природе в режиме, близком к реальному времени.
В ближайшие год-два стоит ожидать пилотных внедрений технологии в российских заповедниках. До 2030 года может быть создана комплексная платформа «звукозапись + ИИ + аналитика», которая станет стандартом для экологического мониторинга.
