École Polytechnique Fédérale de Lausanne'daki (EPFL) araştırmacılar, yaban hayatı davranış çalışmalarında devrim yaratan yeni bir veri seti olan MammAlps'i oluşturdu. İsviçre Alpleri'nde yakalanan MammAlps, vahşi memelilerin etkileşimlerini anlamak için kapsamlı bir dijital kaynak sunuyor.
Bu proje, yaban hayatı izleme ve koruma stratejilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Özellikle iklim değişikliği ve insan etkisi karşısında, ekologların hayvan davranışları hakkında daha derin bilgiler edinmelerine yardımcı olur.
Yaban hayatını incelemenin geleneksel yöntemlerinin sınırlamaları vardır. Doğrudan gözlem ve sensör takma işlemleri invaziv olabilir. Kamera tuzakları, analiz edilmesi zor büyük miktarda veri üretir.
Yapay zeka, büyük video veri kümelerini analiz etmede umut vaat ediyor, ancak yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyuyor. Mevcut veri kümeleri genellikle çoklu kamera açıları ve ilgili ses gibi özgünlük veya bağlamsal ayrıntılardan yoksundur.
MammAlps bu zorlukların üstesinden geliyor. Yaban hayatı davranışlarına ilişkin zengin bir şekilde açıklanmış, çok açılı ve çok modlu içgörüler sunan ilk veri setidir. Türleri ve davranışlarını tanımak için yapay zeka modellerini eğitmek amaçlanmaktadır.
Araştırmacılar, İsviçre Alpleri'nde dokuz kamera tuzağı kullanarak 43 saatten fazla görüntü kaydetti. Görüntüleri analiz etmek için yapay zeka araçları kullanıldı ve bu da yaklaşık 8,5 saatlik önemli bir materyalle sonuçlandı.
Davranışsal açıklamalar, her anı üst düzey aktivitelere ve granüler eylemlere ayırır. Bu ayrıntılı yapı, yapay zeka algoritmalarının karmaşık veri kümelerinden öğrenmesine yardımcı olur.
Ekip, video verilerine ses kayıtları ve "referans sahne haritaları" ekledi. Bu haritalar, yapay zekanın habitatla ilgili davranışları anlamasına yardımcı olarak çevresel faktörleri belgeledi.
EPFL'den Profesör Alexander Mathis, bu çok modlu yaklaşımın faydalarını vurguluyor. Çeşitli veri türlerinin entegrasyonu, hayvan davranışlarının daha nüanslı bir şekilde anlaşılmasına yol açar.
MammAlps, yaban hayatı izleme için yeni bir standart belirliyor. Çoklu bağlamlarda ve açılarda hayvan davranışının bütünsel bir duyusal görüntüsünü sunar. Bir "uzun vadeli olay anlama" ölçütü, genişletilmiş ekolojik etkileşimlerin incelenmesini sağlar.
Ekip, 2024'te daha fazla veri toplayarak MammAlps'i genişletmeyi planlıyor. Nadir türleri belirlemeye ve mevsimler boyunca davranışları analiz etme tekniklerini iyileştirmeye odaklanacaklar.
MammAlps, yaban hayatı izleme uygulamalarını geliştirme potansiyeline sahiptir. Yapay zeka modellerini kullanarak, koruma uzmanları iklim değişikliğinin ve insan faaliyetlerinin etkilerini izlemek için zamanında içgörüler elde edebilirler.
MammAlps, Haziran 2025'te IEEE/CVF Bilgisayar Görüşü ve Örüntü Tanıma Konferansı'nda (CVPR) öne çıkarılmak üzere seçildi. Veri seti, açık erişim için çevrimiçi olarak mevcuttur.