中新網(wǎng)北京10月18日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下學(xué)術(shù)期刊《自然-通訊》最新發(fā)表一篇生物多樣性研究論文認(rèn)為，人工智能(AI)輔助動(dòng)物聲音景觀(soundscape)可用于作為監(jiān)測(cè)農(nóng)地拋荒后森林生物多樣性恢復(fù)的有效工具。這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)提出了一個(gè)可自動(dòng)化、成本效益好而且可靠的方法，以檢測(cè)森林生物多樣性和評(píng)估恢復(fù)結(jié)果。

　　該論文介紹，大規(guī)模監(jiān)測(cè)森林生物多樣性對(duì)保育很重要，但需要成本效益好的標(biāo)準(zhǔn)化工具。此前研究已表明，生物聲學(xué)(研究動(dòng)物聲音的學(xué)科)在用聲景檢測(cè)動(dòng)物群落時(shí)是很有前景的工具，但其中還有很大的不確定性，如這些聲景是否也能反映出非發(fā)聲動(dòng)物物種的狀態(tài)。這既要結(jié)合傳統(tǒng)聲學(xué)測(cè)量和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，也存在著技術(shù)困難。

　　論文第一作者和通訊作者、德國維爾茨堡大學(xué)J rg Müller與同事及合作者共同測(cè)試了一種方法，即用聲景追蹤熱帶森林生物多樣性。在厄瓜多爾的Chocó地區(qū)低地，他們從最近拋荒的可可種植園和牧場(chǎng)到原始森林中，記錄了環(huán)境中的動(dòng)物聲音，同時(shí)，將專家對(duì)發(fā)聲動(dòng)物物種的鑒別與兩類自動(dòng)化方法相結(jié)合，其中一種使用深度學(xué)習(xí)模型。他們發(fā)現(xiàn)，兩種自動(dòng)方法都能很好地反映森林環(huán)境范圍。

　　本項(xiàng)研究過程中，論文作者還用一種不同類型的生態(tài)信息對(duì)他們基于聲音的結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估，他們使用了DNA宏條形碼獲取的昆蟲多樣性數(shù)據(jù)，其中主要是非發(fā)聲物種。研究結(jié)果表明，雖然這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫不能完全吻合，但結(jié)合生物聲學(xué)和深度學(xué)習(xí)，有望監(jiān)測(cè)森林生物多樣性。(完)