Учёные из Швейцарской высшей технической школы Лозанны (EPFL) разработали MammAlps — первый в своём роде мультимодальный, многовидовой и богато аннотированный видеодатасет, фиксирующий поведение диких млекопитающих в Альпийском регионе. Этот ресурс может стать поворотным моментом в мониторинге дикой природы, обеспечив экологов, биологов и специалистов по ИИ новой платформой для анализа поведения животных в их естественной среде.
Почему это важно
Понимание того, как животные ведут себя без вмешательства человека, критично для охраны экосистем — особенно в условиях изменения климата и антропогенного давления. Однако традиционные методы наблюдения — прямое присутствие или носимые датчики — либо слишком инвазивны, либо ограничены по охвату.
Фотоловушки — менее навязчивый инструмент, но они производят огромные объёмы неструктурированных видео, обработка которых вручную — чрезвычайно трудоёмкий процесс. ИИ мог бы помочь, но ему нужны обучающие наборы данных — и именно их как раз и не хватает.
Что такое MammAlps
Проект MammAlps решает эту проблему. Разработанный в сотрудничестве с Швейцарским национальным парком, датасет представляет собой высококачественную, многоуровневую коллекцию видеозаписей, на которых зафиксировано поведение диких животных в реальной среде. Он предназначен для обучения ИИ-систем задачам распознавания видов и типов поведения, облегчая дальнейшее автоматическое наблюдение и анализ.
Проект возглавил аспирант EPFL Валентин Габефф под руководством профессоров Александра Матиса и Девиса Туиа.
Как создавался датасет
Исследователи установили девять фотоловушек, которые за несколько недель записали более 43 часов "сырого" видеоматериала. Из них было выбрано 8,5 часов, наиболее насыщенных взаимодействием животных с окружающей средой.
Затем команда аннотировала поведение животных по двухуровневой иерархии: от высокоуровневых действий (например, кормление или игра) до более детализированных — таких как ходьба, уход за шерстью или обнюхивание. Это позволяет моделям ИИ распознавать как отдельные движения, так и общие поведенческие паттерны.
Чтобы дать алгоритмам больше контекста, к видео добавлены аудиодорожки, а также пространственные карты, отражающие особенности местности — такие как источники воды, кустарники и скальные образования. Кроме того, учтены погодные условия и уровень человеческой активности в момент записи.
«Объединив видео с другими сенсорными источниками, мы увидели, что ИИ лучше распознаёт поведение животных», — поясняет профессор Александр Матис.
Новый уровень мониторинга
MammAlps вводит новый стандарт в наблюдении за дикой природой: не просто краткие эпизоды, а полноформатное "понимание сцены", включающее несколько ракурсов, звуки и динамику событий. Это открывает путь к анализу сложных эпизодов — например, как волк преследует оленя на протяжении нескольких минут и камер.
Команда уже обрабатывает данные, собранные в 2024 году, и планирует продолжить полевые исследования в 2025-м. В приоритете — расширение выборки за счёт редких видов, таких как альпийский заяц и рысь, а также разработка методов временного анализа — то есть отслеживание, как поведение животных меняется в зависимости от сезона или климатических условий.
Что это даст
Системы мониторинга на базе MammAlps смогут автоматически анализировать сотни часов видео, определяя ключевые изменения в поведении животных. Это создаст новый уровень оперативности и точности в охране природы. Со временем такие инструменты помогут лучше понимать, как климатические сдвиги, урбанизация или вспышки заболеваний влияют на дикую природу — и быстрее реагировать на угрозы.
Источник: https://actu.epfl.ch/news/ai-monitors-wildlife-behavior-in-the-swiss-alps/
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/