摘要：人工智能（AI）最令人兴奋的方面之一是，该技术不断帮助专家发现有关环境的新信息。日本大阪大学的研究团队创建了一个新的依靠人工智能的动物传播数据收集系统，该系统帮助发现了以前未曾报告过的海鸟行为，特别是在觅食方面。

   人工智能（AI）最令人兴奋的方面之一是，该技术不断帮助专家发现有关环境的新信息。日本大阪大学的研究团队创建了一个新的依靠人工智能的动物传播数据收集系统，该系统帮助发现了以前未曾报告过的海鸟行为，特别是在觅食方面。
　　
　　生物记录
　　
　　生物记录是当前用于观察野生动物（包括其行为和社会互动）的技术之一。该技术涉及安装轻型摄像机或其他旨在将数据收集到动物身上的设备。虽然生物记录法被认为是预防动物干扰的最佳技术之一，但它也有一些缺点。
　　
　　具体来说，生物记录需要更长的电池寿命，并且系统昂贵。
　　
　　Takuya Maekawa是该研究的通讯作者，该研究报告发表在《通信生物学》上，其标题为“机器学习为海鸟生物记录仪提高了运行时的精度。”
　　
　　Maekawa说：“由于附着在小动物身上的生物记录器必须小巧轻便，它们的运行时间很短，因此很难记录有趣的罕见行为。我们已经开发了一种新的配备人工智能的生物记录设备，该设备可以基于来自低成本传感器（如加速度计和地理定位系统）的数据自动检测并记录特定的目标行为。”
　　
　　使用低成本传感器，可以减少对包括摄像机在内的高成本传感器的依赖。这些高成本传感器只需在最有可能捕捉到特定目标行为的时候使用。
　　
　　与机器学习相结合
　　
　　通过将这些系统与机器学习技术相结合，可以将高价传感器用于那些非常有趣但不常见的行为。这意味着那些不常见的行为更有可能被观察到。
　　
　　大阪大学团队开发的人工智能辅助摄像机系统已在黑尾鸥和斑纹剪水鸟身上进行了测试。这两种动物都被保存在它们的自然环境中，它们位于日本沿海的岛屿上。
　　
　　该论文的主要作者Joseph Korpela说：“与随机抽样方法相比，新方法将黑尾鸥觅食行为的检测提高了15倍。在斑纹剪水鸟中，我们应用了基于GPS的、配备人工智能系统来检测这些鸟类的特定局部飞行活动。基于GPS的系统的精度为0.59，远高于每30分钟打开一次摄像头的定期采样方法的0.07。”
　　
　　据研究人员称，这项人工智能技术有许多可能的应用，包括反偷猎和深入了解人类与野生动物之间的关系和相互作用。
　　
　　Maekawa说：“这些系统具有广泛的可能应用，包括使用反偷猎标签检测偷猎活动。我们还期望这项工作将用于揭示人类社会与传播诸如冠状病毒等流行病的野生动物之间的相互作用。”
　　
　　编辑：Harris