Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) создали MammAlps, новый набор данных, который революционизирует исследования поведения диких животных. Запечатленный в швейцарских Альпах, MammAlps предлагает всеобъемлющий цифровой ресурс для понимания взаимодействий диких млекопитающих.
Этот проект направлен на улучшение мониторинга дикой природы и стратегий сохранения. Он помогает экологам получить более глубокое понимание поведения животных, особенно перед лицом изменения климата и воздействия человека.
Традиционные методы изучения дикой природы имеют ограничения. Прямое наблюдение и крепление датчиков могут быть инвазивными. Камеры-ловушки производят огромные объемы данных, которые трудно анализировать.
ИИ показывает многообещающие результаты в анализе больших наборов видеоданных, но ему нужны высококачественные данные. Существующие наборы данных часто не имеют аутентичности или контекстных деталей, таких как несколько углов камеры и соответствующее аудио.
MammAlps решает эти проблемы. Это первый набор данных, предлагающий богато аннотированные, многоракурсные и мультимодальные сведения о поведении диких животных. Он направлен на обучение моделей ИИ для распознавания видов и их поведения.
Исследователи использовали девять фотоловушек в швейцарских Альпах, записав более 43 часов видеоматериала. Инструменты ИИ использовались для анализа отснятого материала, в результате чего было получено около 8,5 часов значимого материала.
Поведенческие аннотации классифицируют каждый момент на действия высокого уровня и детальные действия. Эта подробная структура помогает алгоритмам ИИ учиться на сложных наборах данных.
Команда добавила к видеоданным аудиозаписи и «карты эталонных сцен». Эти карты документировали факторы окружающей среды, помогая ИИ понимать поведение, специфичное для среды обитания.
Профессор Александр Матис из EPFL подчеркивает преимущества этого мультимодального подхода. Интеграция различных типов данных приводит к более тонкому пониманию поведения животных.
MammAlps устанавливает новый стандарт для мониторинга дикой природы. Он предлагает целостный сенсорный снимок поведения животных в различных контекстах и под разными углами. Эталон «долгосрочного понимания событий» позволяет изучать расширенные экологические взаимодействия.
Команда планирует расширить MammAlps за счет дальнейшего сбора данных в 2024 году. Они сосредоточатся на выявлении редких видов и совершенствовании методов анализа поведения в разные сезоны.
MammAlps может улучшить практику мониторинга дикой природы. Используя модели ИИ, защитники природы могут получать своевременную информацию для отслеживания воздействия изменения климата и деятельности человека.
MammAlps был выбран в качестве основного материала для представления на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов IEEE/CVF (CVPR) в июне 2025 года. Набор данных доступен онлайн для открытого доступа.