tərəfindən Cécilia Carron, Ecole Polytechnique Federale de Lozanne

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Kredit: B. Rosenberg

EPFL və Alyaska Sakit Okean Universitetindən olan bir qrup alim yay mövsümündə görünüşlərində baş verən əhəmiyyətli dəyişikliklərə baxmayaraq, vəhşi təbiətdəki fərdi ayıları tanıya bilən süni intellekt proqramı hazırlayıb. Bu irəliləyiş tədqiqat, idarəetmə və qoruma səyləri üçün əhəmiyyətli vədlər verir. Tədqiqat Current Biology jurnalında dərc olunub .

Fərdi heyvanları, o cümlədən onların unikal tarixini, hərəkət tərzlərini və vərdişlərini ayırd edə bilmək, alimlərə növlərinin necə fəaliyyət göstərdiyini daha yaxşı başa düşməyə və beləliklə, yaşayış yerlərini daha yaxşı idarə etməyə və populyasiya dinamikasını öyrənməyə kömək edə bilər. Bu gün heyvanları izləmək üçün əksər kompüter görmə sistemləri zebralar, bəbirlər və zürafə kimi naxışlı və işarəli növlər üzərində təsirlidir. Fərdi fərqləri aşkar etməyin daha çətin olduğu işarələnməmiş növlər üçün tapşırıq daha mürəkkəbdir.

Müəyyən bir qəhvəyi ayını digərlərindən qeyri-invaziv şəkildə fərqləndirmək üçün inanılmaz dərəcədə detallara diqqət yetirmək və eyni ayıları zamanla illərlə müşahidə etmək lazımdır. Üstəlik, bu ayılar yazda qış yuxusundan tüklü xəzlə və xeyli arıqla çıxırlar, sonra isə qızılbalıqla qidalanaraq bədən çəkilərini əhəmiyyətli dərəcədə artırırlar, eləcə də qış tüklərini tamamilə tökürlər – bu, həm mütəxəssisləri, həm də süni intellekt alqoritmlərini çaşdırmaq üçün kifayətdir.

EPFL və Alyaska Sakit Okean Universitetindən olan bir qrup alim, ayıların görünüşündəki dəyişikliklərə və bu qaçılmaz və uzaq məsafəli heyvanların görüntü çəkilişi ilə bağlı çətinliklərə baxmayaraq, zamanla fotoşəkillərdə fərdi qəhvəyi ayıları tanıya bilən bir süni intellekt proqramı hazırladı.Kredit: B. Rosenberg

Baş və duruş əsasında maşın öyrənməsi

Alyaskadakı MakNeyl River Dövlət Ov Təbiəti Qoruğu dünyada ən böyük mövsümi qəhvəyi ayı populyasiyasına ev sahibliyi edir. Hər yay bu heyvanlardan təxminən 150-si 500 km²-dən çox təmiz torpaqdan toxunulmadan bu ərazidən keçir. Onlar qızılbalıq tutmaq üçün yüksək proteinli çəmənliklərdə və geniş, aşağı dərəcəli şəlalələrdə toplanırlar ki, bu da qoruqda icazə verilən azsaylı insanlara onları müşahidə etmək imkanı yaradır.

“Sonunculara ciddi nəzarət olunur; bu, ayı ərazisidir!” EPFL-in Beyin Ağlı İnstitutu və Neyro-X İnstitutunun professoru Aleksandr Mathis gülümsəyir.

Bu ucqar ərazi həmçinin Alyaska Sakit Okean Universitetinin Balıqçılıq, Su Elmləri və Texnologiyaları Laboratoriyasında tədqiqatçı işləyən Bet Rozenberqə ilin dörd ayı ərzində ev sahibliyi edir. O, qəhvəyi ayı şəkillərinin fövqəladə bir məlumat bazası yaratmışdır: 2017-2022-ci illər arasında o, ayıları təbii yaşayış mühitlərində tam təsvir etmək üçün hər cür şəraitdə – yağışda, günün müxtəlif vaxtlarında və ayılarla birlikdə – 109 müxtəlif qəhvəyi ayının 72.000-dən çox şəklini çəkmişdir.Kredit: B. Rosenberg

PoseSwin adlı süni intellekt proqramını inkişaf etdirmək üçün alimlər bioloji təcrübələrindən istifadə edərək zamanla təəccüblü dərəcədə az dəyişən ayıların dörd xüsusiyyətinə diqqət yetirdilər: ağzının forması (minimum yağ toxumasına malikdir), qaş sümüyü bucağı və qulaqların yerləşməsi. Ən əsası, onlar poza məlumatlarını daxil etdilər – ayıların frontal, profil və əyilmiş görünüşlər də daxil olmaqla müxtəlif bucaqlardan şəkillərini təhlil etdilər.

“Bu pozalara diqqət yetirmə yanaşması, ayının üzünü mükəmməl şəkildə göstərməyən şəkillərdən belə, mümkün qədər çox şəkil istifadə etməyimizə imkan verdi”, Mathis deyir. “Bioloji intuisiyamız belə idi ki, baş cizgiləri poza ilə birləşdirildikdə, çəki artımı ilə kəskin şəkildə dəyişən təkcə bədən formasından daha etibarlı olardı. Məlumatlar bizim haqlı olduğumuzu sübut etdi – PoseSwin bədən şəkillərindən istifadə edən və ya poza məlumatlarını nəzərə almayan modellərdən xeyli üstün idi.”

Gündəlik məlumat üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosdakı ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz bülletenimizə abunə olun və vacib olan nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniliklərdən xəbərdar olun .

Ayının əsl kimliyini ələ keçirmək

Alimlərin proqramının arxitekturası ChatGPT kimi böyük dil modellərini gücləndirən eyni fundamental texnologiya olan transformatorlara əsaslanır, lakin xüsusi olaraq görüntü təhlili üçün uyğunlaşdırılıb.

” Təsvirlərin müxtəlif hissələri arasındakı əlaqələri anlamaq üçün transformatoru öyrətmək üçün metrik öyrənmə adlanan bir texnikadan istifadə etdik “, Mathis deyir.

Bu o deməkdir ki, alqoritm əvvəllər qeyd olunan xüsusiyyətlərə əsasən təkcə fərdi ayıları tanımağı deyil, həm də iki ayı şəklini müqayisə etməyi öyrənib. Komanda alqoritmi üç fotoşəkildən ibarət qruplara təqdim etdi: fərqli vaxtlarda çəkilmiş eyni ayının iki fotoşəkili və başqa bir ayının fotoşəkili. Alqoritm şəkilləri çoxölçülü riyazi fəzaya proyeksiya edərək, eyni ayının şəkillərini bir-birinə yaxın yerləşdirdi və digər ayıların şəkillərini daha da uzaqlaşdırdı.Kredit: B. Rosenberg

Mathis deyir ki, “Bu, əsl cazibə və itələmə oyunudur, şəkillərin ardıcıl qruplar əmələ gətirənə qədər qarışdığı rəqəmsal dartınma mübarizəsidir. Hər bir ayı sonda unikal nöqtə bürcü kimi təmsil olunurdu ki, bu da süni intellekt proqramının fundamental bir şeyi – yalnız ayının görünüşünü deyil, həm də şəxsiyyətinə daha yaxın bir şeyi – ələ keçirə bildiyini göstərir.” PoseSwin həmçinin əvvəllər heç görmədiyi bayraq ayılarını da ələ keçirə bilir ki, bu da yeni fərdlərin müntəzəm olaraq peyda ola biləcəyi qapalı ərazilərdə aparılan tədqiqatlar üçün böyük üstünlükdür.

Növbəti addım proqramı yeni bir mühitdə tətbiq etmək idi. Bunun üçün alimlər vətəndaş elminə müraciət etdilər: onlar MakNeyl çayından bir az çox məsafədə yerləşən Katmai Milli Parkı və Qoruğuna gələn ziyarətçilər tərəfindən çəkilmiş fotoşəkilləri toplayaraq PoseSwin alqoritminə daxil etdilər. Proqram ayıların bir neçəsini aydın şəkildə tanıdı və heyvanların qida axtarışında mövsümi olaraq hara hərəkət etdiklərini xüsusi olaraq göstərdi.

Bet Rozenberq deyir: “Bu, PoseSwin modelinin potensialının konkret nümunəsidir. Texnologiya nəticədə ziyarətçilərin hər il çəkdiyi minlərlə şəkli təhlil etmək və qəhvəyi ayıların bu geniş ərazidən necə istifadə etdiyinə dair xəritə yaratmaq üçün istifadə edilə bilər. Bu, onların nəyə ehtiyac duyduğunu, populyasiya dinamikasının necə işlədiyini və bir çox digər vacib ekoloji sualları anlamağımıza kömək edir.”

“Ayı siçanın mürəkkəb bir versiyasıdır”

Ayıların fotoşəkilləri və onların morfologiyasının bəzi virtual ölçmələri sayəsində elm adamları artıq Tənbəl, Qayalı, O Ayı və təxminən 100 yaşıdını fiziki müdaxilə etmədən izləyə bilirlər.

Rozenberq deyir ki, “Ayıları nə qədər yaxşı ayırd edə bilsək, onları və növ səviyyəsində davranışlarını bir o qədər yaxşı başa düşə bilərik. Ayılar qida zəncirinin başındadır və ekosistemlərinin düzgün işləməsini təmin edirlər. Onlar sağlam sistemlərin qorunması üçün çox vacibdir.”

PoseSwin sahə işlərini tədqiqatda iştirak edən alimlər, eləcə də digər kontekstlərdə çalışan digər alimlər üçün daha geniş tətbiq edəcək. O, həmçinin makakaların etalon məlumat dəstlərində əla dəqiqliyə nail olub ki, bu da onun ayılardan kənarda da geniş tətbiq oluna biləcəyini göstərir.

Mathis deyir ki, “Ayıları fərdi olaraq tanımaq bəlkə də ən çətin növlərdir. Əvvəlcə onlara diqqət yetirdik, çünki proqramımızın vizual variasiyanın daha az olduğu görünən siçanlardan şimpanzelərə qədər digər növlərə uyğunlaşdırıla biləcəyi fikri ilə.” Komanda, digər tədqiqatçıların lazım olduqda istifadə edə və uyğunlaşdıra bilməsi üçün alqoritmlərinə və onu inkişaf etdirmək üçün istifadə edilən məlumatlara açıq mənbəli giriş təmin edib.

Alimlər Alyaska qəhvəyi ayıları üçün PoseSwin proqramını inkişaf etdirməyə davam etməyi planlaşdırırlar. Proqram miqyaslandırıla bildiyindən, onlar artıq digər fəsillərdə və digər yerlərdən toplanan məlumatları əlavə edə bilirlər. Onların məqsədi sistemin böyük bir hissəsini avtomatlaşdırmaqdır ki, bu da vəhşi heyvan populyasiyalarını uzunmüddətli monitorinq etməyə kömək edə bilsin.

Nəşr detalları

Beth Rosenberg və digərləri, Pozaya əsaslanan metrik öyrənmədən istifadə edərək qəhvəyi ayıların fərdi identifikasiyası, Cari Biologiya (2026). DOI: 10.1016/j.cub.2025.12.022

Açıq mənbəli məlumatlar bu linkdə mövcuddur: github.com/amathislab/BrownBear_ReID

Jurnal məlumatları: Cari Biologiya 

Əsas anlayışlar

morfologiya (bioloji)heyvan izləməvəhşi təbiət biologiyasıuzunmüddətli ekoloji monitorinqayılarKöhnə Dünya meymunlarıgəmiricilərTəkbarmaqlı dırnaqlılarartiodaktillərSüni intellekt

Ecole Polytechnique Federale de Lausanne tərəfindən təmin edilmişdir