Искусственный интеллект распознал «диалекты» львов из разных регионов

Исследователи из Великобритании и Танзании применили технологии машинного обучения для анализа львиного рыка и выяснили, что у этих хищников, как и у людей, существуют географические «акценты» – их вокализации различаются в зависимости от региона обитания.
Традиционный метод изучения львиных рыков был медленным: ученые вручную прослушивали сотни часов записей. Новый подход, разработанный международной командой, использует алгоритмы машинного обучения для автоматической классификации звуков. Это не только ускорило процесс, но и повысило его точность.
Алгоритм позволил по-новому взглянуть на структуру рева. Если раньше в нем выделяли три компонента, то теперь обнаружен четвертый – так называемый промежуточный рык. Для сортировки звуков использовался метод K-средних, который с точностью 95,4% научился различать типы вокализаций, анализируя всего два параметра: продолжительность звука и его высоту.
Наиболее информативной для идентификации особей оказалась фаза громкого рыка. Здесь искусственный интеллект превзошел человека: точность распознавания отдельных львов выросла с 80% при ручном анализе до 87% при использовании ИИ.
Сравнив аудиозаписи из Танзании и Зимбабве, ученые обнаружили заметные различия в акустических паттернах. По словам ученых, на это влияют несколько факторов. Молодые львы могут перенимать манеру рева у старших сородичей, и со временем в изолированных группах формируются уникальные черты. Также характеристики рыка могут оптимизироваться под местный ландшафт и тип растительности для лучшего распространения звука.
Источник: Ecology and Evolution. Фото: unsplash / Jeremy Avery