Метеорадары и ИИ помогают ученым отслеживать миграцию птиц

Сеть Национальной метеорологической службы США (National Weather Service) ведет отслеживание миграции птиц с помощью 159 наземных радаров. Они сканируют небо каждые 4–10 минут, испуская микроволновые импульсы и измеряя отражения. За десятки лет наблюдений были собран массив больших данных. Архив изображений исчисляется сотнями терабайт, а их обработка и анализ вручную крайне затруднительны. 

Ученые из лаборатории орнитологии Корнелльского университета (Cornell’s Lab of Ornithology) и Колледжа информатики и компьютерных наук Массачусетского университета (University of Massachusetts’ College of Information and Computer Sciences ) применили систему ИИ, способную отличать птиц на радиолокационных изображениях от осадков. 

Автономное решение MistNet помогает в:

• классификации птиц; 

• оценке скорости полета;

• интенсивности движения;

• анализе использования воздушного пространства; 

• построении визуальных прогнозов для приложений.

Точность работы ИИ составила порядка 95,9% при сравнении с архивными данными и актуальными, от метеоорадаров WSR-88D. На основе обработанной информации ученые составили карты изменения маршрутов миграции птиц за 24 года.

В августе 2019 года ученые представили ИИ-систему DeepMind, которая поможет изучить поведение различных видов животных в национальном парке Серенгети в Танзании. Стартап Conservation Metrics использует машинное обучение для отслеживания африканских слонов в саваннах.