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Ein "Spotify" von Froschliedern zur Bekämpfung des Klimawandels

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Forscher der Universität von Sevilla haben künstliche Intelligenz verwendet, um einen automatischen Klassifikator für die Tausenden von Geräuschen von Fröschen und Kröten zu erstellen, die in einer natürlichen Umgebung aufgezeichnet werden können.

Es ist bekannt, dass die Geräusche von Amphibien durch den Anstieg der Umgebungstemperatur verändert werden, ein Phänomen, das neben der Beeinträchtigung des Fortpflanzungsverhaltens auch als Indikator für die globale Erwärmung nützlich ist.

Der Klimawandel hat Konsequenzen für die physiologischen Funktionen von Tieren, Fröschen und Kröten entkommen ihm nicht und ihr Quaken wird beeinträchtigt. Das Singen dieser Amphibien spielt eine Schlüsselrolle bei der Paarung und sexuellen Selektion, weshalb die globale Erwärmung ihre Fortpflanzung beeinträchtigt.

Wenn dies eine bestimmte Schwelle überschreitet, werden die physiologischen Prozesse, die mit der Erzeugung von Ton verbunden sind, eingeschränkt, und einige Lieder werden sogar gehemmt. Tatsächlich ändern sich Beginn, Dauer und Intensität von Anrufen von Mann zu Frau, was die Fortpflanzungsaktivität beeinflusst.

Unter Berücksichtigung dieses Phänomens hat sich die Analyse und Klassifizierung der von bestimmten Amphibienarten erzeugten Geräusche als Schlüsselindikator für Temperaturschwankungen und damit für die Existenz und Entwicklung der globalen Erwärmung herausgestellt.

Drahtlose Audio-Sensornetzwerke

Um die Geräusche der Frösche zu erfassen, werden Netzwerke von Audiosensoren platziert, die drahtlos in Bereichen verbunden sind, die mehrere hundert Quadratkilometer erreichen können. Das Problem ist, dass eine große Menge bioakustischer Informationen in Umgebungen gesammelt wird, die so laut sind wie ein Dschungel, und dies macht es schwierig, die Arten und ihre Lieder zu identifizieren.

Um dies zu lösen, haben sich Ingenieure der Universität von Sevilla der künstlichen Intelligenz zugewandt. „Wir haben den Ton in Zeitfenster oder unterteiltFrames Wir haben sie anhand von Entscheidungsbäumen klassifiziert, einer maschinellen Lerntechnik, die beim Rechnen verwendet wird “, erklärt Amalia Luque Sendra, Mitautorin der Arbeit.

MPEG-7 Audio-Deskriptoren

Um die Klassifizierung durchzuführen, haben sich die Forscher auf MPEG-7-Audioparameter und -deskriptoren verlassen, eine Standardmethode zur Darstellung audiovisueller Informationen. Details werden in der Zeitschrift veröffentlichtExpertensysteme mit Anwendungen.

Diese Technik wurde mit echten Amphibiengeräuschen getestet, die mitten in der Natur aufgenommen und vom National Museum of Natural Sciences bereitgestellt wurden. Insbesondere 868 Platten mit 369 Paarungsrufen, die vom Mann gesungen wurden, und 63 Veröffentlichungslieder, die von der weiblichen Laufkröte herausgegeben wurden (Epidalea calamita), Zusammen mit 419 Paarungsrufen und 17 Notrufen von der Kröte der Hebamme (Alytes Geburtshelfer).

"In diesem Fall haben wir bei der Klassifizierung der Klänge eine Erfolgsquote von nahezu 90% erzielt", betont Luque Sendra, der sich daran erinnert, dass neben den Arten von Liedern auch die Anzahl der Individuen bestimmter Amphibienarten zu hören ist Eine geografische Region im Zeitverlauf kann auch als Indikator für den Klimawandel verwendet werden.

„Ein Temperaturanstieg beeinflusst die Gesangsmuster“, betont er, „aber da diese in den meisten Fällen einen sexuellen Rufcharakter haben, wirken sie sich letztendlich auch auf die Anzahl der Personen aus. Unsere Methode ist noch nicht in der Lage, die genaue Anzahl von Proben in einem Gebiet direkt zu bestimmen, aber es ist eine erste Annäherung. “

Literaturhinweis:
Amalia Luque, Javier Romero-Lemos, Alejandro Carrasco und Julio Barbancho. "Nicht sequentielle automatische Klassifizierung von Anurangeräuschen zur Abschätzung von Klimawandelindikatoren".Expertensysteme mit Anwendungen 95: 248–260, 2018.

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