Международная группа специалистов под руководством австралийского Квинслендского университета представила технологию, способную кардинально ускорить мониторинг орнитофауны. В работе участвовали эксперты из 11 стран, которые объединили усилия для создания алгоритма, распознающего пернатых на аэрофотоснимках примерно в 6 раз быстрее, чем это делает человек.
Для обучения нейросети исследователи подготовили обширную базу — почти 50 тыс. фотографий, охватывающих свыше 100 видов птиц. После тренировки алгоритм продемонстрировал высокую точность идентификации на кадрах, получаемых с беспилотных летательных аппаратов, что открывает новые возможности для работы в труднодоступных и обширных районах.
Авторы обращают внимание на тревожную динамику: современные темпы сокращения популяций птиц сопоставимы с периодами пяти крупнейших массовых вымираний в истории планеты. В таких условиях ключевое значение приобретает оперативный и масштабируемый сбор данных, и дроновая съёмка вкупе с автоматическим анализом выглядит наиболее перспективным инструментом.
Практическая апробация уже состоялась: с помощью БПЛА учёные отследили колонии чилийских фламинго, размножающиеся на юге Перу. Следующий этап — мониторинг водно-болотных угодий Австралии, где обитает находящийся на грани исчезновения большой веретенник.
Разработчики подчёркивают, что новая методика не призвана заменить полевых орнитологов. Она освобождает их от рутинного просмотра десятков тысяч снимков и необходимости лично добираться до удалённых мест. Обученная модель и вся база данных переданы в открытый доступ, так что другие исследовательские группы могут использовать наработки для собственных проектов по сохранению биоразнообразия.
Учёные планируют создать "Ноев ковчег" для тысяч животных и растений