Para peneliti di École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) telah membuat MammAlps, kumpulan data baru yang merevolusi studi perilaku satwa liar. Ditangkap di Pegunungan Alpen Swiss, MammAlps menawarkan sumber daya digital komprehensif untuk memahami interaksi mamalia liar.
Proyek ini bertujuan untuk meningkatkan pemantauan satwa liar dan strategi konservasi. Ini membantu ahli ekologi mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku hewan, terutama dalam menghadapi perubahan iklim dan dampak manusia.
Metode tradisional untuk mempelajari satwa liar memiliki keterbatasan. Pengamatan langsung dan pemasangan sensor bisa bersifat invasif. Perangkap kamera menghasilkan data dalam jumlah besar yang sulit dianalisis.
AI menunjukkan potensi dalam menganalisis kumpulan data video besar, tetapi membutuhkan data berkualitas tinggi. Kumpulan data yang ada seringkali kekurangan keaslian atau detail kontekstual, seperti beberapa sudut kamera dan audio yang sesuai.
MammAlps mengatasi tantangan ini. Ini adalah kumpulan data pertama yang menawarkan wawasan yang kaya anotasi, multi-tampilan, dan multimodal tentang perilaku satwa liar. Tujuannya adalah untuk melatih model AI untuk mengenali spesies dan perilaku mereka.
Para peneliti menggunakan sembilan perangkap kamera di Pegunungan Alpen Swiss, merekam lebih dari 43 jam rekaman. Alat AI digunakan untuk menganalisis rekaman, menghasilkan sekitar 8,5 jam materi yang signifikan.
Anotasi perilaku mengkategorikan setiap momen menjadi aktivitas tingkat tinggi dan tindakan granular. Struktur terperinci ini membantu algoritma AI belajar dari kumpulan data yang kompleks.
Tim menambahkan rekaman audio dan "peta adegan referensi" ke data video. Peta ini mendokumentasikan faktor lingkungan, membantu AI dalam memahami perilaku spesifik habitat.
Profesor Alexander Mathis dari EPFL menyoroti manfaat dari pendekatan multi-modal ini. Mengintegrasikan berbagai jenis data mengarah pada pemahaman yang lebih bernuansa tentang perilaku hewan.
MammAlps menetapkan standar baru untuk pemantauan satwa liar. Ini menawarkan gambaran sensorik holistik dari perilaku hewan di berbagai konteks dan sudut. Tolok ukur "pemahaman peristiwa jangka panjang" memungkinkan untuk mempelajari interaksi ekologis yang diperluas.
Tim berencana untuk memperluas MammAlps melalui pengumpulan data lebih lanjut pada tahun 2024. Mereka akan fokus pada identifikasi spesies langka dan penyempurnaan teknik untuk menganalisis perilaku lintas musim.
MammAlps memiliki potensi untuk meningkatkan praktik pemantauan satwa liar. Dengan menggunakan model AI, para konservasionis dapat memperoleh wawasan tepat waktu untuk melacak dampak perubahan iklim dan aktivitas manusia.
MammAlps telah dipilih sebagai Sorotan untuk ditampilkan di Konferensi Penglihatan Komputer dan Pengenalan Pola IEEE/CVF (CVPR) pada Juni 2025. Kumpulan data tersedia secara online untuk akses terbuka.