Nová umělá inteligence rozpozná zvuky mořských tvorů. DeepSqueak výrazně usnadní práci oceánologům - Euro.cz

Zprávy

Přihlášení

Nová umělá inteligence rozpozná zvuky mořských tvorů. DeepSqueak výrazně usnadní práci oceánologům

Jan Boháč,
Nová umělá inteligence rozpozná zvuky mořských tvorů. DeepSqueak výrazně usnadní práci oceánologům
Zdroj: Depositphotos
  • Nový algoritmus pojmenovaný jako DeepSqueak automaticky analyzuje zvuky z oceánu, což byla dosud velmi náročná a zdlouhavá práce

  • Už dříve dokázali výzkumníci s jeho pomocí rozpoznat zvuky strachu vydávané myšmi

  • V následujících letech se umělá inteligence naučí poznat i mnoho dalších zvuků, což pomůže vědcům v různých odvětvích

Už mnoho let vědci zkoumají zvuky oceánu, které jim pomáhají pochopit tento unikátní podmořský ekosystém. Nahrávky objasňují, v jakých částech moří velcí živočichové žijí, kolik jich v dané oblasti je a jak se navzájem ovlivňují. Vzhledem k nedostupnosti některých míst i velké hloubce oceánů je to jedna z mála možností, jak se o podmořském životě něco dozvědět.

Na nedávném setkání Americké akustické společnosti byla nicméně představena revoluční technologie, jež by výzkumníkům jejich práci mohla značně usnadnit. Umělá inteligence s názvem DeepSqueak (česky Hluboké pištění) se naučila rozpoznat oceánské zvuky rychleji a přesněji než jakákoliv jiná dosud známá metoda.

DeepSqueak dokáže analýzou zvuků vytvořit teplotní mapu na základě toho, kde a na jaké frekvenci slyší určité akustické signály. Ty jsou pak přiřazeny ke konkrétnímu zvířeti. Během testů tak umělá inteligence dokázala například rozlišit volání mořských savců, jako jsou keporkaci, delfíni či plejtváci. Ještě důležitější ale je, že z nahrávky bez problémů odstranila hluky v pozadí, kterých je, ač se to možná nezdá, pod vodní hladinou nepřeberné množství.

Nemoc jej připravila o hlas, přesto hvězdný Val Kilmer v novém Top Gunu opět září. Stalo se tak díky umělé inteligenci

„DeepSqueak jsme použili k detekci podvodních zvuků, ale byl by užitečný i pro různé druhy suchozemských druhů,“ říká Elizabeth Fergusonová, ředitelka a zakladatelka Ocean Science Analytics, jež výzkum prezentovala.

Nahrávky přinesly mnoho překvapení, analýza je ale obtížná

Zaznamenané akustické signály už nyní pomohly vědcům odhalit dosud neznámé skutečnosti. Nahrávky velrybích písní stály podle webu Science Alert za nalezením a identifikací skupiny plejtváků obrovských v rozlehlém Indickém oceánu, která po mnoho let unikala jejich pozornosti. Jiná nahrávka zase potvrdila domněnku, že na západním pobřeží Mexika žije dosud neznámý druh savců z čeledi vorvaňovitých.

I z těchto důvodů je pro výzkumníky analýza zvuků z moří velmi důležitým zdrojem informací. Jejich shromažďování je navíc jednoduché, a tak jsou v databázích různých vědeckých pracovišť spousty hodin záznamů podmořského dění. Velkým problémem ale bylo jejich efektivní využití. Právě to se má se zavedením DeepSqueaku změnit.

Poslouchání podmořských nahrávek měli dosud na starosti vědci, kteří se v nich snažili rozlišit jednotlivá zvířata. Byla to velmi náročná a pomalá práce, kterou výrazně ztěžovaly například zvuky lodních motorů, vln či větru. S tím vším by si měl DeepSqueak poradit, díky čemuž pak bude možné nahraná data zkoumat s mnohem vyšší účinností.

Začínalo se u pištění myší

DeepSqueak původně začínal u mnohem jednoduššího úkolu. Jeho první verze byla představena už v roce 2019 a zabývala se analýzou zvuků vydávaných krysami a myšmi. Právě odsud pochází jeho originální název, přičemž slovo Deep značí takzvané hluboké učení, na kterém je celý algoritmus postaven.

Rozhovor s deadbotem. Vývojář her umožňuje lidem simulovat konverzaci s mrtvými

Umělá inteligence postupně procházela řadu nahrávek a naučila se identifikovat mnoho odlišných zvuků. S těmi následně pracovali vědci, kteří zjistili, že i pomocí jednoslabičných akustických signálů jsou myši schopné si navzájem sdělovat důležité informace. Rozpoznat se jim podařilo například pištění značící strach či úzkost.

Po tomto úspěšném použití se výzkumníci rozhodli DeepSqueak dále vylepšit. „Původně jsme se zaměřovali pouze na práci s ultrazvukem, nyní ale vidíme, že je možné pracovat i se zvuky na nižší frekvenci. V budoucnu bude tedy možné umělou inteligenci naučit rozpoznat zvuky z mnoha různých odvětví,“ dodává Fergusonová.