영국은 AI 기술을 사용하여 소리 인식을 통해 30종의 야생 조류를 추적합니다.

영국에서 증가하는 생물 다양성 문제를 해결하기 위해 런던 동물원(ZSL)은 Network Rail과 파트너십을 맺고 인공 지능 기술을 사용하는 새로운 야생 동물 모니터링 방법을 개발했습니다.

세 곳에서 테스트된 이 기술은 성공적으로 생물 다양성을 포착했습니다. 다양한 동물의 소리와 이미지를 컴퓨터로 분석하고 배치한 것입니다. 이는 호출을 통해 수십 가지의 다양한 새 종을 식별할 수 있을 뿐만 아니라 인간 관찰자의 개입 없이도 여우, 사슴, 고슴도치, 박쥐와 같은 동물을 정확하게 식별할 수 있습니다.

"우리는 수만 개의 데이터 파일과 수천 시간의 데이터를 수집했습니다. 인간 관찰자만 있었다면 달성할 수 없었던 규모의 인공 지능 덕분에 그 안에서 다양한 동물을 발견했습니다.”

이 프로젝트에서 우리는 세 곳의 테스트 사이트를 선택했습니다. 철도 옆: Barnes, Twickenham 및 Lewisham은 모두 Network Rail 소유입니다. 영국철도(British Rail)는 52,000헥타르 이상의 토지를 다루는 이 프로젝트에서 중요한 역할을 하며, 그 중 다수는 국가의 생물 다양성을 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 지역은 사람들이 선로로 이탈하는 것을 방지하기 위해 울타리가 쳐져 있고, 유지 보수 직원이 거의 출입하지 않는

ZSL과 영국 철도는 AI 모니터의 사용을 초밤 등 서리 지역과 뉴 포레스트 지역을 포함한 다른 지역으로 확대할 계획입니다. 댄서는 "우리가 테스트한 장소에서 30종 이상의 새와 6종의 박쥐, 여우와 고슴도치 같은 동물의 증거를 발견했는데, 이는 상대적으로 건강한 야생동물의 숫자에 우리를 즐겁게 놀라게 했습니다"라고 말했습니다. 그러나 우리 프로젝트의 주요 목표는 이러한 동물을 발견하는 것뿐만 아니라 음향 및 카메라 트랩과 결합된 AI 기반 기술이 어떻게 영국 철도 지역의 야생 동물을 효과적으로 조사할 수 있는지 보여주는 것입니다. 종들이 기후 변화에 어떻게 반응하는지 이해하고 철도, 도로 가장자리 및 기타 지역의 식생 관리를 안내할 수 있도록 도와주세요." 기계 학습과 인공 지능은 생물 다양성을 보호하는 데 중요합니다

기계 학습 기술이 사용될 것입니다. 수만 시간의 녹음과 수십만 장의 이미지를 분석하여 보다 정확한 데이터 지원을 제공하여 생물 다양성 보호에 핵심적인 역할을 합니다

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