MammAlps: Новий набір даних допомагає у вивченні дикої природи

Дослідники з École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) створили MammAlps, новий набір даних, який революціонізує дослідження поведінки диких тварин. Знятий у Швейцарських Альпах, MammAlps пропонує всеосяжний цифровий ресурс для розуміння взаємодії диких ссавців. Цей проєкт спрямований на покращення моніторингу дикої природи та стратегій збереження. Він допомагає екологам отримати глибше розуміння поведінки тварин, особливо перед обличчям зміни клімату та впливу людини. Традиційні методи вивчення дикої природи мають обмеження. Безпосереднє спостереження та кріплення датчиків можуть бути інвазивними. Камери-пастки генерують великі обсяги даних, які важко аналізувати. Штучний інтелект (ШІ) демонструє перспективність в аналізі великих наборів відеоданих, але йому потрібні високоякісні дані. Існуючі набори даних часто не мають автентичності або контекстних деталей, таких як кілька кутів камери та відповідний звук. MammAlps вирішує ці проблеми. Це перший набір даних, який пропонує багато анотованих, багатовидових та мультимодальних даних про поведінку диких тварин. Він має на меті навчити моделі ШІ розпізнавати види та їхню поведінку. Дослідники використовували дев’ять камер-пасток у Швейцарських Альпах, записавши понад 43 години відео. Інструменти ШІ використовувалися для аналізу відзнятого матеріалу, в результаті чого було отримано близько 8,5 годин значущого матеріалу. Поведінкові анотації класифікують кожен момент на дії високого рівня та детальні дії. Ця детальна структура допомагає алгоритмам ШІ навчатися на складних наборах даних. Команда додала аудіозаписи та «карти опорних сцен» до відеоданих. Ці карти документували фактори навколишнього середовища, допомагаючи ШІ розуміти поведінку, специфічну для середовища проживання. Професор Олександр Матіс з EPFL підкреслює переваги цього мультимодального підходу. Інтеграція різних типів даних призводить до більш нюансованого розуміння поведінки тварин. MammAlps встановлює новий стандарт моніторингу дикої природи. Він пропонує цілісний сенсорний знімок поведінки тварин у багатьох контекстах і під різними кутами. «Довгострокове розуміння подій» дозволяє вивчати розширені екологічні взаємодії. Команда планує розширити MammAlps шляхом подальшого збору даних у 2024 році. Вони зосередяться на ідентифікації рідкісних видів та вдосконаленні методів аналізу поведінки протягом сезонів. MammAlps має потенціал для покращення практики моніторингу дикої природи. Використовуючи моделі ШІ, природоохоронці можуть отримати своєчасну інформацію для відстеження впливу зміни клімату та діяльності людини. MammAlps було обрано як Основний момент для представлення на конференції IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) у червні 2025 року. Набір даних доступний онлайн для відкритого доступу.