Các nhà nghiên cứu phát triển một phương thức tiếp cận mới theo dõi đa dạng sinh học, sử dụng mạng lưới các thiết bị ghi âm độ chính xác cao hỗ trợ AI ghi lại cảnh quan âm thanh của một khu vực.
Dự án âm học SAFE (Ổn định các hệ sinh thái rừng bị thay đổi)
sử dụng các máy ghi âm và mô hình Máy học để theo dõi những thay đổi trong cảnh
quan âm thanh khu rừng theo thời gian, nhận các cảnh báo sớm về sức khỏe của những
hệ sinh thái khác nhau.
Thiết bị ghi âm SAFE, sử dụng pin mặt trời theo dõi âm
thanh. Ảnh India Express
SAFE Acoustics cho phép các nhà nghiên cứu giám sát đa dạng
sinh học tại các địa điểm khác nhau với sự tương tác tối thiểu của con người. Công
nghệ này là mã nguồn mở, các nhà nghiên cứu cung cấp hướng dẫn từng bước để xây
dựng thiết bị ghi âm từ đầu bằng Raspberry Pi và các thành phần, chi tiết và bộ
phận khác. Khách hàng có thể mua thiết bị ghi âm “Bugg” do các nhà nghiên cứu
phát triển cùng mục đích.
Những máy ghi âm này chạy bằng các tấm pin năng lượng mặt trời
và pin thông thường, có thể ghi lại âm thanh độ phân giải cao trong toàn thời
gian 24/7, nén các file âm thanh và tải lên đám mây. Những thuật toán Máy học
nâng cao trên đám mây sẽ xử lý âm thanh tự động.
Phương pháp tiếp cận bắt đầu bằng việc tạo ra các điểm tham
chiếu âm thanh, đo lường đa dạng sinh học trên địa điểm khu vực. Kỹ thuật này
được gọi là " Kiểm tra mặt đất".
TS Sarab Sethi, chủ nhiệm dự án trả lời phỏng vấn Indian Express
qua email cho biết:
“Nhóm chúng tôi đang thử các công nghệ mới giám sát đa dạng
sinh học (sử dụng các mô hình học máy) với mong muốn đảm bảo rằng kết quả nhận
được có độ tin cậy cao và phù hợp với các phương pháp giám sát trước đây. Nhóm
nghiên cứu thường sử dụng " điểm số" để xác định sự thật dữ liệu thu
được, các nhà khoa học có kinh nghiệm đứng
ở một điểm cố định trong khoảng 20 phút và thu thập mọi loài nhìn thấy hoặc
nghe thấy ".
Những dữ liệu này sau đó được sử dụng để đào tạo các mô hình
Máy học nhằm xác định chính xác những thay đổi trong quần thể các loài khác
nhau tại địa bàn.
TS Sarab Sethi hiện là Nghiên cứu viên Herchel Smith tại Đại
học Cambridge.
Ông cho biết, những thiết
bị này được chế tạo để chịu được thời gian triển khai lâu, dữ liệu truyền từ xa
và năng lượng được cung cấp từ các tấm pin mặt trời. Những thiết kế cho phép có
thể triển khai các thiết bị này vĩnh viễn, hiếm khi cần bảo trì.
Dựa trên các lần triển khai thử nghiệm trước đây, quá trình
thiết lập thường diễn ra 6 tháng một lần, để tránh thông tin bị đứt đoạn gây ra
kết quả sai lầm, nhóm nghiên cứu cũng tiếp tục cải tiến thiết bị cho các bộ ghi
đáng tin cậy hơn, hy vọng có thể triển khai trong 1-2 năm mà không cần bảo trì.
ông nói thêm.
Ý tưởng thiết bị thu âm SAFE không phải nhằm thay thế nhu cầu
các nhà nghiên cứu phải đi thực địa và ghi lại dữ liệu trên địa bàn mà xuất
phát từ nguồn nhân lực hạn chế. Mạng lưới các bản ghi âm thanh có thể giúp thu
thập thông tin cấp độ thô từ một khu vực rộng lớn.
Sau đó, thông qua Máy học, hệ thống có thể cho các nhà xác định
địa điểm nào có nguy cơ cao nhất đe dọa thảm thực vật và các loại sinh vật. Các
thiết bị này sẽ tiết kiệm nhiều thời gian quý báu, không cần thiết cho việc khảo
sát ở những nơi không có sự thay đổi đa dạng sinh học.
TS Sethi cho biết: “Thiết bị ghi âm tiếng động từ mọi thứ, kiến,
ruồi, chim, ếch, ve sầu, voi, vượn, con người, v.v. một bức tranh âm thanh sống
động, đầy đủ và chi tiết về các loại sinh vật trên địa bàn.
Theo báo cáo khoa học từ Đại học Cambridge, các nhà nghiên cứu
ở Na Uy đang sử dụng máy ghi âm để theo dõi sự xuất hiện và sinh sản của các
loài chim di cư. Máy ghi âm có thể theo dõi các vị trí mà các nhà khoa học
không thể liên tục ở lại hiện trường khiến những con chim sẽ bị bỏ sót. Những dữ
liệu này giúp cho việc phát hiện các biến thể di cư do biến đổi khí hậu dễ dàng
hơn.
Ở Borneo, máy ghi âm được sử dụng để theo dõi các khu vực
trong các giai đoạn suy thoái cảnh quan môi trường sinh thái khác nhau, từ rừng
già đến rừng bị khai thác gỗ, đồn điền cọ dầu. Máy ghi âm cũng đang được sử dụng
ở vành đai Bắc Cực để ghi lại tiếng ồn của những con kiến đang bị kích động,
có thể giúp phát hiện sự ô nhiễm môi trường.