AI는 아무도 몰랐던 비밀 사자의 포효를 감지합니다

엑서터 대학교(University of Exeter)의 연구원들은 잘 알려진 풀쓰로티드 버전과 함께 나타나는 이전에는 인식할 수 없었던 “중간 포효”를 발견했습니다. 에 발표된 연구 생태학과 진화인공 지능을 적용하여 사자의 포효를 다양한 유형으로 자동 분류하는 최초의 제품입니다. 이 시스템은 95.4%의 정확도를 달성했으며 인간 해석의 영향을 크게 줄여 개별 사자를 보다 일관되게 식별할 수 있었습니다.

수석 저자인 엑서터 대학의 Jonathan Growcott는 다음과 같이 말했습니다. “사자의 포효는 단지 상징적인 것이 아닙니다. 이는 개체군 크기를 추정하고 개별 동물을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 고유한 서명입니다. 지금까지 이러한 포효를 식별하는 것은 전문가의 판단에 크게 의존하여 잠재적인 인간 편견을 도입했습니다. AI를 사용하는 우리의 새로운 접근 방식은 점점 줄어들고 있는 사자 개체수를 보호하기 위해 노력하는 환경 보호론자들에게 매우 중요하고 더 정확하고 덜 주관적인 모니터링을 제공합니다.”

라이온스 수는 계속해서 감소하고 있습니다.

국제자연보전연맹(International Union for Conservation of Nature) 적색 목록은 사자를 멸종 위기에 처한 동물로 분류합니다. 현재 추정에 따르면 아프리카에 서식하는 야생 사자의 수는 20,000~25,000마리에 불과하며, 이 개체수는 지난 25년 동안 절반 정도 감소했습니다.

새로운 연구는 사자의 포효 시퀀스에 확립된 목을 펄럭이는 포효와 중간 버전이 모두 포함되어 있으며, 단 하나의 포효 유형만 존재한다는 오랜 가정을 뒤집는 결론을 내렸습니다. 점박이하이에나를 포함한 다른 대형 육식동물에 대한 연구에서도 유사한 발전이 보고되었으며, 이는 생태과학에서 생물음향학의 가치 확대를 강화합니다.

AI로 모니터링 정확도 향상

연구팀은 목구멍이 울부짖는 소리를 분류하기 위해 머신러닝을 적용함으로써 개별 사자를 구별하는 능력을 발전시켰습니다. 또한 자동화된 데이터 중심 방법은 수동 음향 모니터링을 간소화하여 바닥 조사 또는 카메라 트래핑과 같은 일반적인 기술보다 더 신뢰할 수 있고 접근 가능한 옵션을 제공합니다.

Jonathan Growcott은 다음과 같이 덧붙였습니다. “우리는 야생 동물 모니터링에 패러다임 전환이 필요하고 수동 음향 기술 사용에 대한 대규모 변화가 필요하다고 믿습니다. 생체 음향 기술이 향상됨에 따라 사자 및 기타 위협받는 종의 효과적인 보존에 필수적이 될 것입니다.”

광범위한 협력이 새로운 발견을 뒷받침합니다

이 프로젝트는 옥스포드 대학의 야생동물 보존 부서, 사자 풍경, 프랑크푸르트 동물학회, TAWIRI(탄자니아 야생동물 연구 연구소) 및 TANAPA(탄자니아 국립공원 관리청)와 협력하여 엑서터 대학에서 수행했습니다. 엑서터(Exeter)와 옥스퍼드(Oxford)의 컴퓨터 과학자들도 이 작업에 기여했습니다.

자금은 라이온 복구 기금, WWF 독일, 다윈 이니셔티브, 환경 지능 박사 과정을 위한 UKRI AI 센터에서 나왔습니다.