Это означает проводить часы в полевых условиях, прислушиваясь к звонкам. Или оставить записывающее устройство в полевых условиях, чтобы уловить издаваемые звуки - только для того, чтобы потратить часы на прослушивание этого звука. Затем повторяйте этот процесс до тех пор, пока не будет собрано достаточно информации, чтобы начать делать оценки численности населения.

Но новая модель, разработанная исследователями из Университета Джорджии, направлена на оптимизацию этого процесса. Используя искусственный интеллект для анализа терабайт записей перепелиных криков, этот процесс дает менеджерам по охране дикой природы возможность собирать необходимые им данные за считанные минуты.

"Модель очень точна, улавливая от 80% до 100% всех звонков даже при самых шумных записях. Итак, вы могли бы сделать запись, пропустить ее через нашу модель, и она покажет вам, сколько перепелиных криков услышал регистратор", - сказал Джеймс Мартин, доцент Школы лесного хозяйства и природных ресурсов университета Уорнелла, который работал над проектом в сотрудничестве с Департаментом лесного хозяйства штата Джорджия. Природные ресурсы, примерно на пять лет. "Эта новая модель позволяет анализировать терабайты данных за считанные секунды, и что это позволит нам сделать, так это расширить мониторинг, так что вы сможете буквально разместить сотни таких устройств и охватить гораздо большую площадь, и делать это с гораздо меньшими усилиями, чем в прошлом".

Программное обеспечение представляет собой около пяти лет работы Мартина, постдокторанта Виктории Нолан и многочисленных ключевых авторов, которые работали с автором кода над созданием модели. Это также часть более масштабного сдвига, происходящего в области исследований дикой природы, где компьютерные алгоритмы теперь помогают выполнять работу, на выполнение которой когда-то у людей уходили тысячи часов.

Все чаще компьютеры становятся умнее, например, в распознавании специфических шумов или определенных черт на фотографиях и аудиозаписях. Для таких исследователей, как Мартин, это означает, что часы, когда-то потраченные на такие задачи, как прослушивание аудио или просмотр изображений с игровой камеры, теперь могут выполняться компьютером, освобождая драгоценное время, чтобы сосредоточиться на других аспектах проекта.

Новый инструмент также может стать ценным ресурсом для государственных и федеральных агентств, которые ищут информацию о своих популяциях перепелов, но имеют ограниченные средства, которые можно потратить на какой-либо один проект. "Итак, я думаю, что это то, на что государства могли бы пойти, заменив свой текущий мониторинг устройствами акустической записи", - добавил Мартин.

Успех программного обеспечения был недавно задокументирован Журнал дистанционного зондирования в экологии и охране природы.

По словам Мартина, по мере того, как программное обеспечение получает все большее распространение и подвергается воздействию звуков из новых географических районов, оно становится еще "умнее". Как бы то ни было, перепела предлагают несколько различных видов звонков. Но когда программное обеспечение подвергается воздействию различных звуков, которые не являются перепелиными, по его словам, оно лучше способно отличать правильные звонки от окружающих шумов травы и деревьев вокруг них.

Со временем программное обеспечение станет более разборчивым.

"Так вот почему вы должны продолжать предоставлять ему обучающие данные, и когда вы меняете географию, вы сталкиваетесь с новыми звуками, для которых вы не обучали модель", - добавил он. "Это всегда связано с адаптацией".