Máy ghi âm theo dõi đa dạng sinh học bằng cách 'lắng nghe tiếng rừng'
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.
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.