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AI破解海洋的声学代码以揭示隐藏的海洋生物
研究珊瑚礁曾经是指艰苦的手动分析数小时，但是人工智能正在改变游戏。一个新的神经网络可以实时处理海洋声音，识别鱼类活动的速度比人类快25倍。这项技术可以彻底改变科学家如何监测礁石的健康并保护海洋生态系统。珊瑚的隐藏复杂性[...]
来源:SciTechDaily研究珊瑚礁过去意味着需要数小时的艰苦手动分析，但人工智能正在改变游戏规则。
人工智能一种新的神经网络可以实时处理海洋声音，识别鱼类活动的速度比人类快 25 倍。这项技术可能会彻底改变科学家监测珊瑚礁健康和保护海洋生态系统的方式。
珊瑚礁隐藏的复杂性
珊瑚礁是地球上最多样化的生态系统之一。尽管它们覆盖的海洋面积不到 1%，但却为大约 25% 的海洋物种在其生命周期的某个阶段提供了栖息地。由于如此多的生物多样性集中在一个地方，科学家们面临着准确识别存在哪些物种以及数量的挑战。
物种为了解决这个问题，伍兹霍尔海洋研究所的研究人员开发了一种新方法，将声学监测与神经网络相结合，根据声音分析鱼类活动。他们的研究今天（3 月 11 日）通过 AIP Publishing 发表在美国声学学会期刊 JASA 上。
伍兹霍尔海洋研究所 JASA传统监控的挑战
多年来，科学家一直依靠被动声学监测来研究珊瑚礁。这需要将水下录音机放在珊瑚礁上数月以捕捉环境声音。虽然现有的信号处理工具可以分析大量音频数据，但它们并不是为检测特定声音而设计的。识别单个鱼类的叫声或特定物种的噪音仍然需要研究人员手动筛选数小时的录音。
“但是对于那些正在这样做的人来说，说实话，这是一项糟糕的工作，”作者塞思·麦卡蒙 (Seth McCammon) 说。 “这是一项非常乏味的工作。很痛苦。”