MammAlps: Bộ dữ liệu mới hỗ trợ nghiên cứu về động vật hoang dã

Các nhà nghiên cứu tại École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) đã tạo ra MammAlps, một bộ dữ liệu mới đang cách mạng hóa các nghiên cứu về hành vi của động vật hoang dã. Được ghi lại ở dãy Alps của Thụy Sĩ, MammAlps cung cấp một nguồn tài nguyên kỹ thuật số toàn diện để hiểu về sự tương tác của các loài động vật có vú hoang dã. Dự án này nhằm mục đích tăng cường giám sát động vật hoang dã và các chiến lược bảo tồn. Nó giúp các nhà sinh thái học có được những hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của động vật, đặc biệt là trước tình trạng biến đổi khí hậu và tác động của con người. Các phương pháp nghiên cứu động vật hoang dã truyền thống có những hạn chế. Quan sát trực tiếp và gắn cảm biến có thể xâm lấn. Bẫy camera tạo ra một lượng lớn dữ liệu khó phân tích. AI cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc phân tích các bộ dữ liệu video lớn, nhưng nó cần dữ liệu chất lượng cao. Các bộ dữ liệu hiện có thường thiếu tính xác thực hoặc các chi tiết theo ngữ cảnh, chẳng hạn như nhiều góc camera và âm thanh tương ứng. MammAlps giải quyết những thách thức này. Đây là bộ dữ liệu đầu tiên cung cấp những hiểu biết được chú thích phong phú, đa góc nhìn và đa phương thức về hành vi của động vật hoang dã. Nó nhằm mục đích đào tạo các mô hình AI để nhận dạng các loài và hành vi của chúng. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng chín bẫy camera ở dãy Alps của Thụy Sĩ, ghi lại hơn 43 giờ cảnh quay. Các công cụ AI đã được sử dụng để phân tích cảnh quay, tạo ra khoảng 8,5 giờ tài liệu quan trọng. Chú thích hành vi phân loại từng khoảnh khắc thành các hoạt động cấp cao và các hành động chi tiết. Cấu trúc chi tiết này giúp các thuật toán AI học hỏi từ các bộ dữ liệu phức tạp. Nhóm nghiên cứu đã thêm các bản ghi âm thanh và "bản đồ cảnh tham chiếu" vào dữ liệu video. Các bản đồ này ghi lại các yếu tố môi trường, hỗ trợ AI trong việc hiểu hành vi cụ thể theo môi trường sống. Giáo sư Alexander Mathis của EPFL nhấn mạnh những lợi ích của phương pháp đa phương thức này. Việc tích hợp các loại dữ liệu khác nhau dẫn đến sự hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của động vật. MammAlps đặt ra một tiêu chuẩn mới cho việc giám sát động vật hoang dã. Nó cung cấp một bản chụp nhanh cảm giác toàn diện về hành vi của động vật trên nhiều bối cảnh và góc độ. Một điểm chuẩn "hiểu sự kiện dài hạn" cho phép nghiên cứu các tương tác sinh thái mở rộng. Nhóm nghiên cứu có kế hoạch mở rộng MammAlps thông qua việc thu thập thêm dữ liệu vào năm 2024. Họ sẽ tập trung vào việc xác định các loài quý hiếm và tinh chỉnh các kỹ thuật để phân tích hành vi theo mùa. MammAlps có tiềm năng tăng cường các hoạt động giám sát động vật hoang dã. Bằng cách sử dụng các mô hình AI, các nhà bảo tồn có thể thu được những hiểu biết kịp thời để theo dõi tác động của biến đổi khí hậu và các hoạt động của con người. MammAlps đã được chọn là một Điểm nổi bật để được giới thiệu tại Hội nghị Nhận dạng Mẫu và Thị giác Máy tính IEEE/CVF (CVPR) vào tháng 6 năm 2025. Bộ dữ liệu có sẵn trực tuyến để truy cập mở.