from NatureAsia
人工知能（AI）を使用して、動物の鳴き声による音風景を評価する方法が、農業放棄後の森林の生物多様性回復をモニタリングするための有効なツールであることが、論文で示された。この方法は、自動化されて費用対効果が高く、森林の生物多様性を測定し、回復の成果を評価する目的で利用される可能性がある。森林の生物多様性のモニタリングは重要であり、費用対効果の高い標準化されたツールが必要とされる。
動物の鳴き声を研究する生物音響学は、動物の音風景を尺度として使用する有望なツールであることがわかっているが、音風景には発声しない動物種の状態など、未解明な重要な点がある。また、従来の音響測定と機械学習法の組み合わせには技術的な課題が残っている。この研究では、熱帯林の生物多様性を音風景を使用して追跡調査する方法が検証された。エクアドルのチョコ地域で、さまざまな環境で動物の鳴き声を録音し、専門家による動物種の識別と2つの自動測定を行った。結果から、自動測定による値が録音された森林環境をよく反映していることがわかった。また、DNAメタバーコーディングによって得られたデータを使用して、鳴き声を発しない昆虫の多様性データを生成し、評価に使用した。2つのデータセットは完全に一致しなかったが、生物音響学と深層学習法を組み合わせることが有望であることが示唆された。
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