為了解決英國日益嚴重的生物多樣性問題，英國倫敦動物學會(ZSL)與Network Rail 合作，利用人工智慧技術開發了一種全新的野生動物監測方法
經過在三個地點的測試，這項技術成功地捕捉了各種動物的聲音和圖像，並由電腦進行了分析和定位。它能夠從鳥類的叫聲中辨別出數十種不同的鳥類，同時還能準確地識別出狐狸、鹿、刺猬和蝙蝠等動物，而無需人類觀察員的參與
“我們採集了數萬個數據文件和數千小時的音頻，並在其中發現了各種動物，這是得益於人工智能的規模，如果只有人類觀察員，我們無法達到這種程度。」
在這個專案中，我們選擇了三個位於鐵路旁的測試地點，它們分別是巴恩斯、特威克納姆和劉易斯漢姆，這些地區都屬於英國鐵路(Network Rail)所有。英國鐵路在計畫中扮演了重要的角色，它們的土地面積超過5.2萬公頃，其中許多地區對保護國家生物多樣性起著重要的作用。這些地區都設有圍欄來防止人們誤入鐵軌，並且很少有維修人員進入
ZSL和英國鐵路計劃將人工智慧監測器的應用範圍擴展到其他地區，包括喬巴姆和新森林等薩里地區。丹瑟表示：「在我們已經測試的地點，我們發現了超過30種鳥類和6種蝙蝠，以及狐狸和刺蝟等動物的跡象，這讓我們對倫敦地區相對健康的野生動物數量感到驚喜。然而，我們的計畫主要目的不僅僅是發現這些動物，而是展示人工智慧主導的技術如何結合聲學和相機陷阱，有效地調查英國鐵路土地上的野生動物，並且可以在其他英國地區進行調查。這將幫助我們了解物種如何應對氣候變化，並指導我們在鐵路旁、道路邊緣和其他地方的植被管理。」丹瑟指出，機器學習和人工智慧對於保護生物多樣性至關重要
機器學習技術將在保護生物多樣性方面發揮關鍵作用，透過分析數萬小時的錄音和數十萬張圖片，提供更精確的數據支援
以上是英國運用AI技術，透過聲音辨識追蹤30種野生鳥類的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
