Az NJSZT blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Delfinfigyelés Facebook-algoritmussal

2017. december 15. - ferenck

Nehéz követni a delfineket. Időigényes, hajóról vagy repülőről egyáltalán nem biztos, hogy meglátjuk őket az óceánfelszínen. Egy ideje vízalatti szenzorokkal is próbálják figyelni őket, főként jellegzetes hangjukat, amelynek frekvenciája az ultrahang-tartományba esik. Az állat különlegessége, hogy visszhang alapján tájékozódik. Az érzékelőket használva a hang segítségével próbálnak számukra, viselkedésükre stb. következtetni. Az így gyűjtött adatokat azonban fáradságos munka feldolgozni.

A Facebook barátajánlójához hasonló gépitanulás-algoritmus segíthet. A kaliforniai Scripps Oceanográfiai Intézet hasonló algoritmusa ugyanis a Mexikói öbölben felvett 52 millió kattanás-szerű delfinhang elemzésével hét hangcsoportot különített el egymástól. A csoportok delfinfajtáknak felelhetnek meg.

delfin.jpg

A kutatást vezető Kait Frasier évek óta próbál mintákat találni a delfinek jeleiben, de egy idő után eldöntötte, hogy az addigi eljárás helyett inkább a Google és a Facebook által bigdata-elemzésre használt eszközökkel többre megy.

Első lépésben egy detektáló program évekig vizsgálta az audiófelvételeket, és kiszedte belőlük a delfinhangokat, amelyeket az algoritmus ötperces blokkokba rendezett, majd a blokkokhoz frekvenciaformákat generált, illetve kimutatta, hogy a jellegzetes csattanó/klikkelő hang átlagosan milyen gyakori.

delfin0.jpg

Ezt követően a program hasonló klikkrátájú és frekvenciaprofilú ötperces darabokat rendezett csoportokba. Nagyjából úgy – csak sokkal egyszerűbben – járt el, mint a közösségimédia-kapcsolatokat, zenéket vagy hirdetéseket kínálgató online algoritmusok.

Összességében nagyon felgyorsult a munka: míg a korábbi módszerrel három hét alatt elemeztek egyetlen helyszínen készült évnyi hanganyagot, addig az algoritmus négy nap alatt végzett öt helyszín kétévnyi felvételével.

Az algoritmust ugyan nem tanították kategóriák felismerésére, mégis hét csoportot különböztetett meg egymástól.

A gépitanulás-megközelítést azonban mindenképpen ki kell egészíteni helyszíni tesztekkel, mert csak úgy győződhetnek meg a rendszer következtetéseiről. A különbségek elvileg más okokkal is magyarázhatók, de ezzel együtt a kutatók hatalmas potenciált látnak a technológiában.

Munkájukkal nemcsak a delfineken akarnak segíteni, hanem így pontosabb képet kapnak az óceán állapotáról, változásairól.

A bejegyzés trackback címe:

https://jelenbolajovobe.blog.hu/api/trackback/id/tr1413496113

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.