研究者は機械学習を使用して魚の音を盗聴する

魚が集まって朝と夜の電話をかける。(写真:ドク・ピクサベイ)

新しい研究は、機械学習が人間が魚の音を盗聴し、環境がそれらにどのように影響するかを明らかにする方法を示しています。

研究者ジル・マンガーは、彼女が学生の頃に音を出す魚について最初に聞きました。

「私は彼らを邪魔することなく、海の中の生き物をスパイすることができます。ダイバーになると、泳ぐと野生動物を邪魔するので、そこにいないことを見ることはできません」と、現在オレゴン州立大学の海洋生態学研究者であるムンガーは言います。

ムンガーは、NOAAとアメリカ領サモアの国立公園局が管理する12ステーションのハイドロフォンエリアから18,000時間の音でハードドライブを与えられました。並べ替えが不可能と思われる一定量のデータ。

「誰かがあなたに1週間ミックステープを与えたら、あなたは決してすべてを聞くつもりはありません」と、ムンガーが言いました。

その後、彼は特異性図、ノイズの視覚的な読み取りを作成するソフトウェアを使用しました。クジラの呼び出しなど、一部の音は簡単に識別できます。しかし、完全に外国の別の声がありました。

「それは、それが何と異なる音であるかを理解するためのパズルのようなものです」と、ムンガーが言いました。

風のように騒がしい部分もあれば、エビのスナップ音が支配する古い録音のような部分もあります。最後に、彼はそれが魚から来たと決めました。

彼は魚が集まって、朝と夜、合唱団のように電話をかけた時間を選ぶことができました。ムンガーを興奮させる声が一つありました。わがままな魚の呼び出しは彼にいびきを思い出させた。

「私にとって、(魚の呼び出しは)非常に異なり、個性に満ちています」と、ムンガーが言いました。彼は、ダムシストは、彼らの咽頭の歯を結び付け、彼らの空気嚢を通して音を増加させることによって、この特定の音を作ると付け加えました。

ムンガーは一人ではなく、彼は彼の研究を手伝う誰かと一緒です。

ハードドライブ上のすべての興味深いノイズにもかかわらず、Mungerは彼が自分ですべてのデータをふるいにかねることができないことを知っていました。そこで、彼女は兄のダニエル・エレーラ(機械学習エンジニア)の助けを借りた。

エレーラはコードを書き、一緒にモデルを訓練しました。調査結果は、学術誌「海洋生態学プログレスシリーズ」に掲載されています。

機械学習サンプルまたはトレーニング データには、400 ~ 500 件のダミスティック コールが含まれます。その初めに、エレーラは、ダミッシュコールの94%を正確に識別する機械学習モデルを構築しました。

大量のデータを効率的に分析することは困難であるため、研究が遅れる可能性がありますが、このようなシステムはゲームチェンジャーになる可能性があります。

新しい論文に関与していないコロラド大学ボルダー校環境科学共同研究所の研究者であるムンガーと兄に加えて、キャリー・ベルも機械学習を使用して同様の研究を行いました。

「機械学習や人工知能、ディープラーニングなどのアルゴリズムやアプローチを導入し始めると、大量のデータを得るために、よりスマートで効率的なものを構築できます」とBell氏は説明します。

単純な識別を超えて、ベルは、この方法が生態系の健康に関する手がかりを明らかにすることができると言いました。魚の呼び出しは風速、水温、潮汐振幅、音圧などの環境条件によって変化するため、特に急速な気候変動を経験している海洋では、騒音自体が生態系がどのように動いているかを示す指標となり得ます。

この機械学習アプローチは、ザトウクジラの呼び出しを分析する際に使用されていますが、魚の世界ではまだ使用されていません。ムンガーの好ましいいびきに加えて、ベルは彼の研究で魚を聞いたと言いましたが、彼はまだどの種が騒ぐ音を作ったのか、そしてジェットスキーを連想させる他の神秘的な音はわかりませんでした。

「2022年に私たちがここにいて、何十年も環境を理解できたのは驚くべきことですが、まだ説明していないことはまだたくさんあります」とベルは言います。