Aplicația care identifică păsările după cântecul lor deschide noi căi pentru știința participativă

BirdNET, aplicația care identifică păsările după cântecul lor, este un instrument gratuit care folosește învățarea automată și care poate identifica peste 3.000 de păsări numai cu ajutorul sunetelor emise de acestea; aplicația generează date științifice de încredere și facilitează contribuția oamenilor obișnuiți cu date științifice despre păsări printr-o simplă înregistrare audio.

Un articol din revista PLOS Biology, publicat de Connor Wood și colegii săi din cadrul Centrului K. Lisa Yang pentru Bioacustică de Conservare de la Cornell Lab of Ornithology, SUA, sugerează că aplicația BirdNET reduce bariera aflată în calea științei cetățenești deoarece nu necesită abilități de identificare a păsărilor pentru a participa.

• Cel mai puternic curent oceanic al Pământului nu s-a format așa cum credeam
• Efectele schimbărilor climatice persistă chiar și la stră-strănepoți, arată un nou studiu

Utilizatorii pur și simplu ascultă păsările și folosesc aplicația pentru a le înregistra. BirdNET folosește inteligența artificială pentru a identifica automat speciile după sunet și captează înregistrarea pentru a fi utilizată în cercetare.

Aplicația care identifică păsările trebuie să fie simplă și puternică

„Principiile după care ne-am ghidat în proiectare au fost că avem nevoie de un algoritm precis și de o interfață de utilizator simplă”, a spus Stefan Kahl, de la Centrul Yang de la Cornell Lab, coautor al studiului, care a condus dezvoltarea tehnică.

„În caz contrar, utilizatorii nu ar reveni în aplicație”, spune el. Rezultatele au depășit așteptările: de când a fost lansată aplicația care identifică păsările după cântec, în 2018, peste 2,2 milioane de oameni au contribuit cu date.

Un prim pas în cercetarea globală pe termen lung a vieții sălbatice

Pentru a testa dacă aplicația ar putea genera date științifice de încredere, autorii au selectat patru situații de testare în care cercetările convenționale au oferit deja răspunsuri solide. Rezultatele lor arată că datele aplicației BirdNET s-au asemănat într-o mare măsură cu modelele cunoscute de dialecte de cântece la păsările cântătoare din America de Nord și Europa și au cartografiat cu precizie migrația păsărilor pe ambele continente.

Validarea fiabilității datelor aplicației în scopuri de cercetare a fost primul pas în ceea ce ei speră că va fi un efort de cercetare global pe termen lung nu doar pentru păsări, ci în cele din urmă pentru toată viața sălbatică și chiar pentru întregul peisaj sonor. Datele utilizate în cele patru cazuri de testare sunt disponibile public, iar autorii lucrează la oferirea întregului set de date, scrie Phys.org.

Oricine poate instala această aplicație

„Cea mai frumoasă parte a acestei lucrări este cât de simplu este pentru oameni să participe la cercetarea și conservarea păsărilor”, adaugă Wood.

„Nu trebuie să știi nimic despre păsări, ai nevoie doar de un smartphone, iar aplicația BirdNET îți poate oferi atât ție, cât și echipei de cercetare o predicție despre ce pasăre ai auzit. Acest lucru a condus la o participare extraordinară la nivel mondial, ceea ce se traduce printr-o bogăție incredibilă de date. Este o dovadă a curiozității față de păsări care unește oameni din toate categoriile sociale”, a continuat el.

Aplicația BirdNET face parte din suita de instrumente a Cornell Lab of Ornithology, printre care se află și aplicația educațională Merlin Bird ID și aplicațiile de știință cetățenească eBird, NestWatch și Project FeederWatch, care împreună au generat peste 1 miliard de observații, sunete și fotografii ale păsărilor, venite de la participanți din întreaga lume, pentru utilizare în știință și conservare.

Vă recomandăm să citiți și:

Cercetătorii studiază cum reacționează elefanții la moarte folosind videoclipuri de pe YouTube

Test de cultură generală. Care este cea mai mare peșteră din lume?

Cum sunt afectați tigrii pe cale de dispariție de drumuri și căi ferate?

„Râmele nebune”, care sar până la 30 cm înălțime, au invadat un stat american