التعرف على الطيور من خلال تغريدها باستخدام الذكاء الاصطناعي وبدون اتصال بالشبكة

أدلة Android » تطبيقات الأندرويد » التعرف على الطيور من خلال تغريدها باستخدام الذكاء الاصطناعي وبدون اتصال بالشبكة

إن سماع تغريد طائر والتساؤل عن نوعه هو مشهد شائع جداً لأي شخص يقضي وقتاً في الهواء الطلق. حتى وقت قريب جداً، كانت الإجابة على هذا الفضول تتطلب أذناً جيدة، والكثير من الخبرة، ودائماً تقريباً، دليلاً للطيور في متناول اليد.اليوم تغير المشهد تماماً: فالذكاء الاصطناعي قادر على تحليل التسجيلات وإخبارك، في غضون ثوانٍ، أي الطيور تغني من حولك.

الأمر المثير للاهتمام حقاً هو أن هذه التقنية لم تعد مقتصرة على المختبرات أو مراكز الأبحاث. تضع تطبيقات مثل BirdNET أو Merlin Bird ID نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة باستخدام مئات الآلاف من التسجيلات وملايين الملاحظات على هاتفك المحمولكما أنها توفر بشكل متزايد خيارات للعمل بدون اتصال بيانات، وهو أمر أساسي إذا كنت ستذهب إلى الريف، بعيدًا عن التغطية، أو كنت ترغب ببساطة في توفير البطارية والبيانات.

كيف تتعلم أجهزة الكمبيوتر التعرف على الطيور من خلال تغريدها

عندما نتحدث عن التعرف على الطيور عن طريق الصوت، فإننا لا نتعامل مع تطبيق "شازام" بسيط للطيور. تعتمد مشاريع مثل BirdNET على الشبكات العصبية العميقة التي تم تدريبها على تسجيلات مصنفة لأكثر من 3.000 نوع على نطاق عالميتتعلم هذه الشبكات تمييز أنماط الصوت المميزة لكل نوع، حتى في وجود ضوضاء محيطة أو عدة أفراد يغنون في نفس الوقت.

لا تتضمن العملية قيام الكمبيوتر "بالاستماع" كما يفعل الإنسان. يكمن المفتاح في تحويل الصوت إلى مخططات طيفية، أي صور توضح كيف يتغير تردد الصوت وشدته بمرور الوقت.يتم تحليل هذه الصور باستخدام تقنيات مشابهة جدًا لتلك المستخدمة للتعرف على الأشياء في الصور الفوتوغرافية، باستثناء أن ما يتم تحديده هنا هو بصمات صوتية محددة لكل نوع.

تكمن قوة هذه النماذج في كمية البيانات التي يتم تغذيتها بها. قام مختبر كورنيل لعلم الطيور ومكتبة ماكولاي بجمع عشرات الآلاف من التسجيلات الصوتية بفضل شبكات العلوم المدنية مثل eBird.حيث يقوم الهواة والخبراء بتحميل التسجيلات ويدوّنون أنواع الكائنات الحية التي تظهر فيها. هذا المزيج من الصوت والملاحظات الموثقة يُعدّ كنزًا ثمينًا لتدريب خوارزميات قوية.

في حالة برنامج Merlin Bird ID، يتضمن النهج أيضًا مخططات طيفية، ولكن مع فارق دقيق مثير للاهتمام: استفاد فريق جامعة كورنيل من خبرتهم السابقة في تدريب نماذج رؤية الكمبيوتر لتحديد الطيور في الصوربدلاً من إخبار الذكاء الاصطناعي "استمع إلى هذا الصوت"، فإنه يخبره "انظر إلى صورة الصوت هذه" ويتعرف على الأنماط المرئية المرتبطة بكل أغنية أو مكالمة.

ويكتمل كل ذلك بمعلومات سياقية. لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على النظر إلى كيفية سماع الغناء فحسب، بل ينظر أيضًا إلى مكان وزمان تسجيله.بفضل أكثر من مليار ملاحظة من eBird، تعرف النماذج أي الأنواع من المرجح أن يتم العثور عليها في مكان وزمان محددين، مما يساعد على استبعاد الخيارات غير المحتملة حتى لو كان الصوت متشابهًا.

بيردنت: الذكاء الاصطناعي التعاوني للاستماع إلى الغابة

يُعدّ برنامج BirdNET أحد المعايير الأساسية عندما نتحدث عن التعرف التلقائي على أصوات الطيور المدعوم بالذكاء الاصطناعيتم تطويره بشكل مشترك من قبل مركز ك. ليزا يانغ للبيوصوتيات الحفظية في مختبر كورنيل لعلم الطيور وجامعة كيمنتس للتكنولوجيا، وهدفه مزدوج: مساعدة الناس على تحديد الطيور، وفي الوقت نفسه، جمع بيانات قيمة للبحث والحفظ.

يتيح لك التطبيق استخدام ميكروفون جهاز Android الخاص بك لتسجيل البيئة وتحليلها في الوقت الفعلي تقريبًا لتحديد الأنواع الأكثر احتمالًا. تستطيع شبكة BirdNET حاليًا تحديد أكثر من 3.000 نوع شائع منتشرة في جميع أنحاء العالم.ويستمر نموذجها في النمو مع دمج التسجيلات والتعليقات الجديدة.

لقد كان نجاح BirdNET بين مجتمع مربي الطيور مدوياً. منذ إطلاقه في فبراير 2021، تجاوز التطبيق بسرعة مليون عملية تنزيل على متجر جوجل بلايأصبح هذا التطبيق أداة يومية لهواة مراقبة الطيور من جميع المستويات، ويعود ذلك جزئياً إلى كونه مجانياً ومتاحاً لأنظمة أندرويد وiOS.

بالإضافة إلى توفير نتائج تحديد الهوية، تم تصميم BirdNET كمشروع علمي تعاوني. عند إرسال تسجيلاتك، يمكنك المساهمة في قاعدة بيانات عالمية للملاحظات الصوتية. يُسهم هذا في الدراسات البيئية والسلوكية ودراسات توزيع الأنواع. وتتيح مشاركة المواطنين تغطية مناطق وأوقات يستحيل فيها أخذ العينات باستخدام المعدات الاحترافية فقط.

تم أيضًا إصدار نموذج BirdNET جزئيًا لأغراض البحث والاستخدام من قبل المطورين. يمكن تنزيل النموذج من GitHub وتكييفه مع مشاريع علم الصوتيات الحيوية الأكثر تحديدًالكن هذا يتطلب مهارات برمجية وخبرة في معالجة البيانات الصوتية. وهذا يفتح المجال أمام تطبيقات مخصصة لرصد التنوع البيولوجي في المحميات الطبيعية، والحدائق الحضرية، أو عمليات إدارة الغابات.

كيفية عمل شبكة الطيور خطوة بخطوة

يُعد برنامج BirdNET سهل الاستخدام للغاية، وقد صُمم بحيث يمكن لأي شخص الخروج إلى الميدان والبدء في استخدامه دون الكثير من المتاعب. عند فتح التطبيق لأول مرة، سيطلب منك الوصول إلى موقعك لحساب الأنواع التي من المحتمل العثور عليها في منطقتك.، وهو أمر بالغ الأهمية لتحسين التوقعات.

تعرض الشاشة الرئيسية مخططًا طيفيًا في الوقت الفعلي للصوت الذي يلتقطه الميكروفون. ستجد أدناه زرًا لبدء التسجيل وآخر لإيقافه مؤقتًا.الإجراء المعتاد هو الانتظار حتى يغني الطائر بوضوح ثم إيقاف التسجيل للانتقال إلى مرحلة التحليل.

بمجرد تسجيل الصوت، تتمثل الخطوة التالية في تحديد المقطع الذي تريد تحليله. تقوم بتمرير إصبعك فوق مخطط الطيف لتحديد الجزء الزمني الذي يُسمع فيه الغناء بشكل أفضل.عند تحرير الزر، سيظهر خياران رئيسيان: التحليل أو الحفظ. يرسل خيار التحليل المقطع إلى خوادم BirdNET، بينما يسمح لك خيار الحفظ بالاحتفاظ به لمعالجته لاحقًا.

يُعد خيار الحفظ مفيدًا بشكل خاص عندما لا يكون لديك تغطية تأمينية. إذا كنت في منطقة نائية بدون اتصال بالإنترنت، يمكنك تخزين التسجيلات، وبمجرد حصولك على بيانات أو اتصال واي فاي مرة أخرى، يمكنك بدء التحليل.إن سير العمل الهجين هذا عبر الإنترنت/دون اتصال يجعل BirdNET عمليًا حتى في المناطق الجبلية أو الغابات، على الرغم من أن التعرف الفعلي يتم في السحابة.

عند النقر على "تحليل"، يستغرق التطبيق بضع ثوانٍ لمعالجة الجزء. إذا اكتشف نوعًا ما، فسيعرض اسمه ومؤشرًا على مدى الثقة في عملية التحديد.في التسجيلات التي تغرد فيها عدة طيور، يستطيع برنامج BirdNET سرد العديد من الأنواع التي تم رصدها، وهو أمر رائع لمشاهد الغابات أو الأراضي الرطبة التي تحتوي على الكثير من الحركة الصوتية.

التصميم العام أنيق للغاية. تركز واجهة المستخدم على مخطط الطيف وعناصر التحكم الأساسية في التسجيل، دون إغراق المستخدم بالبيانات التقنية.ومع ذلك، يخفي التطبيق الكثير من الخيارات المتقدمة في قائمته لأولئك الذين يرغبون في ضبط الأمور بدقة أكبر.

القائمة الرئيسية وخيارات متقدمة في BirdNET

يؤدي الوصول إلى القائمة (الخطوط الأفقية الثلاثة المعتادة في الزاوية العلوية اليسرى) إلى الكشف عن مجموعة من الأقسام والإعدادات التي تسمح لك بتخصيص التجربة. إحدى أكثر الميزات فائدة هي "عرض الملاحظات"، حيث يمكنك مراجعة جميع التسجيلات التي تم تحليلها بالإضافة إلى تاريخها وموقعها ونتائجها..

يمكنك مشاركة الصوت الأصلي من كل ملاحظة. ما عليك سوى النقر على الإدخال المقابل ثم النقر على زر المشاركة لحفظ الملف خارج التطبيق أو إرساله عبر الرسائل أو البريد الإلكتروني.يُعد هذا الأمر عمليًا للغاية لتوثيق الرحلات الميدانية، أو تجميع القوائم الشخصية، أو مشاركة النتائج مع المراقبين الآخرين.

قسم آخر مثير للاهتمام هو "استكشف منطقتك". يعرض لك موقع BirdNET هنا قائمة بالأنواع التي من المحتمل أن تجدها في منطقتك بناءً على موقعك عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وبيانات من موقع eBird.org.في مثال محدد، بالنسبة لمنطقة فارالونيس ديل سيتارا (أنتيوكيا، كولومبيا)، يقدم التطبيق ما يصل إلى 323 نوعًا قابلاً للكشف، مما يعطي فكرة عن الإمكانات في المناطق ذات التنوع البيولوجي الهائل.

من حيث التخصيص، يتضمن برنامج BirdNET العديد من الخيارات الرئيسية. من الممكن اختيار لغة الأسماء الشائعة للطيور من بين أكثر من 20 لغة متاحة.هذا مفيد للغاية إذا كنت ترغب في رؤية الأسماء باللغة الإسبانية ولكنك تريد أيضًا التحقق من الاسم باللغة الإنجليزية أو باللغة المحلية لمنطقة أخرى.

يمكن تعديل اختيار الأنواع المحتملة وفقًا للمعايير الزمنية. يتيح لك برنامج BirdNET الاختيار بين الوضع الأسبوعي والوضع السنوي لتصفية الأنواع التي تعتبر شائعة في كل وقت من السنة.وبهذه الطريقة، يأخذ النموذج في الاعتبار الهجرات والتغيرات الموسمية في وجود الطيور.

يوجد أيضًا عنصر تحكم في حساسية الكشف. مع الحساسية العالية، تصبح الخوارزمية أكثر "جرأة" وتكتشف المزيد من الأشياء، ولكن على حساب زيادة احتمالات حدوث الأخطاء.مع انخفاض الحساسية، سيكون التطبيق أكثر تحفظًا ولن يُبلغ إلا عن حالات التعرّف الواضحة جدًا. يعتمد ضبط هذا الإعداد على البيئة وكيفية استخدامك للتطبيق.

بحسب نوع الهاتف، يتيح لك تطبيق BirdNET اختيار مصدر إدخال الصوت. يمكنك تحديد قنوات مختلفة، مثل الميكروفون القياسي، أو الصوت الخام (غير المعالج)، أو حتى قناة التعرف على الصوت.الخيار الأفضل، عند توفره، هو استخدام الصوت غير المعالج لمنع نظام التشغيل من تصفية الضوضاء الخلفية وتشويه الغناء.

أما بالنسبة لأولئك الذين يستمتعون بتفسير المخططات الطيفية، فهناك خيارات جمالية وتقنية إضافية. يتيح لك التطبيق تغيير لوحة ألوان الطيف (Viridis، Plasma، Magma، Parula، Jet، و Gray)، وضبط الطول المرئي بين 10 و 30 ثانية، وتعديل كسب السعة بين -20 و 20 ديسيبل.إن القيمة العالية ستجعل الأصوات الخافتة تظهر وتُسمع بشكل أفضل، ولكن إذا ذهبت بعيدًا جدًا فقد يتسبب ذلك في حدوث انقطاعات تلقائية في التسجيل.

من الممكن أيضًا ضبط الحد الأقصى للتردد المرئي، بين 3 و 18 كيلو هرتز. يساعد النطاق الواسع على تصور الأنواع ذات الأغاني ذات النبرة العالية جدًا، بينما يمكن للنطاق الأضيق التركيز على النطاق الصوتي لمعظم الطيور الشائعة.أما تباين مخطط الطيف، من جانبه، فيعمل على إبراز اختلافات الألوان وتسهيل قراءة أنماط الصوت.

بالإضافة إلى كل هذا، تتضمن القائمة الوصول إلى برنامج تعليمي أولي، وسياسة الخصوصية والترخيص، وقسم للمطالبة بتأليف الملاحظات المقدمة (بحيث يمكن ربط اسمك بالسجلات) وقسم "نبذة عنا" يحتوي على معلومات المشروع. إنها مجموعة أدوات شاملة إلى حد ما، ولكنها متكاملة بطريقة لا تعيق الاستخدام الأساسي..

الأداء الفعلي لشبكة BirdNET مع الطيور الكولومبية

يُعد اختبار شبكة BirdNET في المناطق ذات التنوع البيولوجي العالي، مثل جبال الأنديز الغربية في كولومبيا، طريقة جيدة لاختبار حدودها. تُظهر التجربة الميدانية أن التطبيق يعمل بسلاسة تامة ويشغل مساحة صغيرة على الجهازوهذا أمرٌ يُقدّر في الهواتف ذات سعة التخزين المحدودة.

من حيث الدقة، تعمل الخوارزمية بشكل جيد للغاية مع الأنواع الشائعة والأغاني المحددة. يتعرف بدقة على الطيور الشائعة مثل طائر أبو الحناء ذي الصدر الأصفر (Myiozetetes cayanensis) أو طائر الصفير الجبلي (Icterus chrysater).بالإضافة إلى أصوات مميزة للغاية مثل تلك الخاصة بطائر أبو ملعقة الشائع (Todirostrum cinereum) أو طائر التروغون المطوق (Trogon collaris).

تزداد الأمور تعقيداً عندما تدخل أغاني متشابهة جداً حيز التنفيذ بين أنواع مختلفة. قد تتسبب بعض مجموعات طيور التناجر ذات الأصوات البسيطة والمتشابهة في حدوث ارتباك في التطبيقوهذا أمر منطقي إذا أخذنا في الاعتبار أنه حتى بالنسبة لعالم طيور متمرس، فإن بعض النوتات الموسيقية تكاد تكون غير قابلة للتمييز بدون سياق جيد.

ومن النقاط الحساسة الأخرى الأنواع التي تتميز بتنوع صوتي واسع للغاية. فعلى سبيل المثال، تُظهر طيور النمنمة من جنس هينيكورينا مجموعات سلوكية شديدة التباين، والتي لا تزال تُشكّل معضلة للنموذج.على الرغم من أن شبكة BirdNET تغطي العديد من الأنواع، إلا أنها لا تزال لا تصل إلى جميع الاختلافات الإقليمية واللهجات الغنائية.

تجدر الإشارة إلى أن قائمة الأنواع التي يمكن للتطبيق التعرف عليها ليست شاملة على مستوى العالم. هناك طيور لم يتم إدراجها بعد في النموذج، أو التي لا تتوفر عنها بيانات صوتية كافية.من المتوقع أن يتم سد هذه الثغرات في التحديثات المستقبلية، لا سيما بفضل مبادرات قواعد البيانات العالمية للغناء.

في الاستخدام اليومي، يُنظر إلى BirdNET على أنها أداة مفيدة للغاية لتكملة المراقبة البصرية. تساعد قدرته على إظهار العديد من الأنواع المكتشفة في تسجيل واحد على فهم ما يحدث في غابة مشبعة بالأصواتكما أن إمكانية مراجعة الملاحظات بهدوء بعد ذلك تجعلها مصدراً تعليمياً جيداً.

أخطاء ونقاط ضعف برنامج BirdNET

مثل أي تطبيق معقد، فإن BirdNET ليس بمنأى عن الأعطال العرضية. في بعض الأحيان، عند الضغط على زر "التحليل"، تظهر رسالة تشير إلى وجود مشاكل في الخوادم.عادة ما تكون هذه أخطاء اتصال مؤقتة أو أخطاء تشبع، والتي يتم حلها بعد فترة أو عن طريق تكرار المحاولة.

ومن الأخطاء الأخرى التي لوحظت في الميدان التغيير المفاجئ للموقع. في بعض الحالات، ينتقل التطبيق إلى موقع بعيد جدًا (على سبيل المثال، كندا)، مما يغير تمامًا الأنواع المحتملة التي يمكنه اكتشافها.لحسن الحظ، عادةً ما يتم تصحيح هذا السلوك في غضون دقائق قليلة عندما يعيد نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) حسابه بدقة.

وبغض النظر عن هذه التفاصيل، فإن إحدى المزايا الرائعة لبرنامج BirdNET هي سهولة تحديد وقص مقطع الصوت الذي يهمك. إن الإيماءة البديهية على مخطط الطيف واستجابة النظام السريعة تجعل العملية مريحة للغاية.هذا شيء يُقدّر عندما تكون مسافراً ولا تريد إضاعة الوقت مع قوائم الطعام المعقدة.

يُعد التصميم العام للتطبيق جانبًا آخر يحظى بتقدير كبير. يساعد مظهره البسيط، مع قلة المشتتات البصرية، على التركيز على ما هو مهم: تسجيل وتحليل الغناء.وفي الوقت نفسه، تتيح القدرة على تخصيص مخطط الطيف وإعدادات الميكروفون مجالاً للمستخدمين المتقدمين.

بشكل عام، يُنظر إلى BirdNET على أنها أداة، وإن لم تكن مثالية، إلا أنها توفر علاقة متوازنة للغاية بين القوة والبساطة والفائدة في الميدان. بالنسبة لشخص يبدأ في مراقبة الطيور، يمكن أن تكون هذه هي الدفعة الأخيرة للتعلق بالتعرف على الأنواع عن طريق السمع.بالنسبة للمستخدمين الأكثر خبرة، يصبح مكملاً مثيراً للاهتمام لتوثيق ومراجعة السجلات.

اقتراحات وإمكانيات استخدام BirdNET دون اتصال بالإنترنت

من بين الأفكار التي طرحها المستخدمون المتقدمون، يبرز طلب واحد باعتباره متكرراً للغاية: أن يكون بالإمكان تنزيل نماذج مخصصة لمناطق جغرافية محددة، على غرار ما تفعله شركة Merlin مع حزمها الإقليمية.وهذا من شأنه أن يسمح باستخدام أنظمة التعرف المُكيَّفة مع بلد أو منطقة دون الحاجة إلى اتصال مستمر بالإنترنت.

ومن التحسينات المرغوبة الأخرى القدرة على تحميل ملفات صوتية مسجلة مسبقًا، مع اختيار موقع كل تسجيل يدويًا. توجد حاليًا أداة ويب ذات صلة، لكنها لا تسمح لك بتغيير موقع التسجيل.مما يحد من فائدته إذا كنت ترغب في تقييم الأغاني المسجلة في أماكن مختلفة.

من الواضح أن فريق تطوير BirdNET لديه مجال لإضافة ميزات في الإصدارات المستقبلية. اليوم، أصبح من الممكن بالفعل تثبيت النموذج وتشغيله في بيئات مثل Google Colab لتحليل الصوت المسجل مسبقًا.وهذا يفتح مجموعة من الإمكانيات أمام الباحثين والمتحمسين الذين يمتلكون بعض المهارات التقنية.

على وجه التحديد، أتاح تطبيق BirdNET في Google Colab إمكانية معالجة مجموعات من الأصوات القديمة ومقارنتها بمخرجات النموذج. تُعد هذه الأنواع من سير العمل شبه غير المتصلة بالإنترنت، حيث يتم إجراء التحليل في السحابة ولكن بطريقة مضبوطة، بمثابة خطوة وسيطة نحو حلول أكثر استقلالية.، مثل أجهزة التسجيل الميداني التي تشغل النموذج محليًا.

إذا أصبح تنزيل النماذج للاستخدام دون اتصال بالإنترنت أمراً شائعاً، فقد نشهد قريباً محطات مراقبة ذاتية التشغيل تعمل بالطاقة الشمسية تقوم بتسجيل وتحديد الطيور لعدة أشهر. تتناسب هذه السيناريوهات بشكل جيد للغاية مع هدف تعزيز رصد التنوع البيولوجي دون الاعتماد بشكل كبير على الحملات الميدانية المكثفة..

برنامج Merlin لتحديد الطيور: تحديد الطيور من خلال الصوت والصورة والوصف

يُعد برنامج Merlin Bird ID، الذي طوره أيضًا مختبر كورنيل لعلم الطيور، أداة رئيسية أخرى ضمن النظام البيئي للتعرف على الطيور المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تم إنشاؤه في المقام الأول لمساعدة المبتدئين والمستخدمين المتوسطين على تحديد الأنواع من الولايات المتحدة وكندا.لكن مع مرور الوقت، توسعت الشركة عالمياً وأضافت ميزات جديدة.

في مجال الصوت، يستطيع برنامج Merlin تحديد أكثر من 400 نوع من خلال أغانيها في الولايات المتحدة وكندا، مع إمكانية دمج المزيد من المناطق والطيور. وتضاف هذه الإمكانية إلى وظائف التعرف على الصور والوصف الموجه المتوفرة بالفعل.وهذا يرفع العدد الإجمالي إلى حوالي 7.500 نوع يمكن التعرف عليها على نطاق عالمي.

تعتمد آليات التعرف على الصوت الداخلية في برنامج Merlin أيضًا على الذكاء الاصطناعي وعمل آلاف العلماء المواطنين. تُستخدم التسجيلات التي تم تحميلها إلى مكتبة ماكولاي والملاحظات من موقع eBird كأساس لتدريب النموذجبطريقة مشابهة جداً لما يحدث مع شبكة الطيور (BirdNET).

أحد الاختلافات المهمة هو كيفية تصميم واجهة المستخدم. يستمع ميرلين معك في الوقت الفعلي ويعرض قائمة بالطيور التي يعتقد أنها تغني أو تصدر أصواتاً.مع صور وأسماء يتم تحديثها مع تقدم التسجيل. الأمر أشبه بوجود مرشد خبير يهمس في أذنك من سيؤدي في الحفل.

بعد التسجيل، يمكنك تحديد نوع معين والانتقال مباشرة إلى النقطة في التسجيل حيث تم سماع أغنيته. يتم حفظ التسجيلات تلقائيًا، مما يسمح لك بالاستماع إليها عدة مرات واستخدامها كمواد تعليمية.يساعد هذا كثيراً في تدريب الأذن، من خلال مقارنة ما تسمعه باسم الطائر وصورته.

الذكاء الاصطناعي، والمخططات الطيفية، والتعلم الآلي ضمن برنامج ميرلين

يُضفي النهج التقني الذي اتبعه ميرلين في معالجة الصوت لمسةً مثيرةً للاهتمام على مشكلة تحديد الهوية. بدلاً من محاولة "فهم" الصوت مباشرة كموجة، فإنه يحول كل تسجيل إلى مخطط طيفي ويطبق أساليب رؤية الكمبيوتر.، على غرار تلك التي يستخدمها لتحديد الطيور في الصور الفوتوغرافية.

وهكذا، يتعلم النموذج ربط الأنماط البصرية في تلك الصور الصوتية بأنواع محددة. وهذا يسمح لها بالتعرف على الأغاني الفردية حتى عندما تتداخل مع أغاني أخرى، وهو أمر شائع جدًا في الطبيعة.يكمن المفتاح في أن كل نوع يترك "بصمة" مميزة من حيث التردد والمدة والإيقاع، والتي تميزها الشبكة العصبية في النهاية.

لا يركز مشروع ميرلين على تحديد الهوية فحسب، بل يسعى أيضًا إلى تعزيز تعلم المستخدم. بنقرة واحدة يمكنك الوصول إلى صحائف حقائق مفصلة لكل نوع، مع نصائح للتعرف عليها وخرائط التوزيع ومكتبة ضخمة من الصور والأصوات (أكثر من 80.000 مصدر).هو في الواقع دليل تفاعلي للطيور مزود بقدرات الذكاء الاصطناعي.

ومن الوظائف المفيدة الأخرى البحث بالاسم أو حسب العائلة من خلال "تصفح جميع الطيور". يتيح لك هذا استكشاف الأنواع حتى بدون تسجيل، وهو مثالي للدراسة قبل الرحلة أو لحل الشكوك بعد ذلك.كل هذا متاح مجاناً على نظامي التشغيل iOS و Android، مع ترجمة أسماء الطيور إلى الإسبانية في نسخة Android.

من النقاط المهمة لأولئك الذين يقضون الكثير من الوقت في الهواء الطلق أن برنامج Merlin مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت أيضًا. يتيح لك التطبيق تنزيل حزم بيانات إقليمية تحتوي على أصوات وصور ونماذج أساسية.حتى تتمكن من الاستمرار في تحديد الطيور حتى لو فقدت التغطية، وهو أمر شائع جدًا في البيئات الطبيعية.

التعرف على الصور واستخدامها دون اتصال بالإنترنت في Merlin

بالإضافة إلى الصوت، يتميز برنامج Merlin بأداة التعرف على الصور الخاصة به. ابتداءً من الإصدار 1.2، يمكن تنزيل ميزة Bird Photo ID مباشرة في التطبيق، والتي كانت متاحة حتى ذلك الحين فقط على الويب.تقوم هذه الوظيفة بتحليل صورة طائر وتقترح الأنواع الأنسب.

عملية بسيطة جدا. ما عليك سوى وضع الطائر داخل الإطار الذي يظهر على الشاشة ودع ميرلين يقوم بالباقي.يقوم النموذج بمقارنة الشكل الخارجي والألوان والميزات الأخرى مع قاعدة بياناته الضخمة من الصور المصنفة، ويقدم لك قائمة بالتطابقات المحتملة بدرجات متفاوتة من الاحتمالية.

الميزة الكبرى هي أن كل هذا يمكن أن يعمل دون اتصال بالإنترنت، طالما قمت بتنزيل الحزم اللازمة. وهذا ما يجعل برنامج Merlin برنامجًا متعدد الاستخدامات: فهو يستطيع التعرف على الطيور من خلال تغريدها في الوقت الفعلي، أو من خلال صورة ملتقطة في تلك اللحظة، أو حتى من خلال وصف بسيط موجه.وكل هذا في مناطق لا يوجد فيها أي أثر لتغطية شبكة الهاتف المحمول.

في سياق التعرف على الطيور من خلال تغريدها دون اتصال بالإنترنت، يقدم برنامج Merlin نهجًا مختلطًا. في حين أن بعض القدرات المتقدمة قد تتطلب اتصالاً بالإنترنت، فإن القدرة على تنزيل النماذج وقواعد البيانات الإقليمية تعني أنه يمكن إنجاز الكثير من العمل محلياً.هذا يقلل من الاعتماد على الحوسبة السحابية ويضع الأساس لاستخدام شبه كامل دون اتصال بالإنترنت على المدى المتوسط.

بفضل طبيعته المجانية ونهجه التعليمي، أصبح موقع Merlin Bird ID بوابة رائعة لعلم الطيور لآلاف الأشخاص. إن الشعور بتوجيه هاتفك نحو الأشجار ورؤية أسماء وصور الطيور التي تسمعها تظهر هو ببساطة شعورٌ مُدمن..

قاعدة البيانات العالمية الجديدة لأصوات الطيور المشروحة

كل هذا الانتشار للذكاء الاصطناعي لم يكن ليتحقق لولا المواد الخام عالية الجودة: التسجيلات المصنفة بشكل جيد. وفي هذا الصدد، حقق فريق بقيادة مركز علوم وتكنولوجيا الغابات في كاتالونيا (CTFC) قفزة هائلة إلى الأمام من خلال نشر أول قاعدة بيانات في العالم لأغاني الطيور المشروحة بالتفصيل..

هذا العمل، الذي نُشر كبحث بيانات في مجلة علم البيئة، يجمع تسجيلات من 72 موقعًا منتشرة في جميع أنحاء الكوكب. في كل ملف، قام علماء الطيور المحليون بتحديد اللحظة الدقيقة التي يغني فيها كل نوع يدويًا.تغطي أكثر من 1.100 نوع مختلف وتتجاوز 90.000 صوت مسجل بشكل فردي.

قاعدة البيانات متاحة للجميع عبر منصة زينودو. تكمن قيمته في الجمع بين التغطية المكانية الواسعة والتعليقات التوضيحية عالية الدقة من قبل الخبراء، مما يمنحه موثوقية استثنائية.يُعدّ امتلاك هذا النوع من البيانات أمراً ضرورياً لتطوير وتقييم خوارزميات التعرف.

بفضل هذا المورد، يمكن للباحثين من جميع أنحاء العالم إنشاء أو اختبار نماذج التعرف الصوتي، إما عن طريق تحسين الأدوات الحالية مثل BirdNET أو عن طريق تصميم هياكل جديدة من الصفر. في الواقع، تم استخدام مجموعة البيانات هذه بالفعل لتقييم أداء BirdNET ومعايير التنفيذ المثلى على نطاق عالمي.وبالتالي تحسين استخدامها العملي في مناطق وظروف مختلفة.

وتقود هذه المبادرة مجموعة البحث "أدوات جديدة لرصد التنوع البيولوجي" التابعة لمركز CTFC. يسلط مديرها، كريستيان بيريز غرانادوس، الضوء تحديداً على هذا المكون من العلوم المفتوحة والفعالة والقابلة للتكرار، حيث يتم تبادل المعرفة المتخصصة بحيث يمكن لأي شخص البناء عليها.

الذكاء الاصطناعي، والعلوم المدنية، والحفاظ على التنوع البيولوجي

إن الجمع بين الملاحظة الميدانية، وعلم المواطنين، والذكاء الاصطناعي يُغير طريقة رصد التنوع البيولوجي، وهناك أيضًا خيارات لـ تعرّف على النباتات والحيوانات باستخدام صور جوجل وعدسة جوجل. تتيح أدوات مثل BirdNET أو Merlin جمع المعلومات بشكل مستمر وواسع النطاق حول وجود الطيور في مناطق مختلفة للغاية، مما يضاعف نطاق عمل علماء الطيور..

بدلاً من أن تحل هذه الأنظمة الآلية محل الخبراء، فإنها تعمل كمضاعفات للقدرات. يمكن لفريق صغير نشر أجهزة استشعار صوتية أو الترويج لاستخدام هذه التطبيقات والحصول على كمية من البيانات التي يستحيل جمعها يدويًا بطريقة أخرى.وهذا يترجم إلى اكتشاف أفضل للتغيرات في أعداد الكائنات الحية أو وصول الأنواع الغازية.

في سياق أزمة التنوع البيولوجي وتسارع تغير المناخ، يعد اكتشاف علامات التحذير في الوقت المناسب أمراً بالغ الأهمية. إن وجود شبكات مراقبة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يجعل من السهل رؤية الاتجاهات وتحديد المناطق التي بها مشاكل وتحديد أولويات جهود الحفاظ على البيئة.وبالتالي، يصبح صوت الطيور، الذي غالباً ما يكون أول شيء يتغير استجابة لتغيرات الموائل، مؤشراً حساساً للغاية.

كما أن فلسفة الموارد المفتوحة والتعاون العالمي التي تقوم عليها هذه المشاريع تُحدث فرقاً أيضاً. إن حقيقة أن قاعدة بيانات قيّمة مثل قاعدة بيانات CTFC متاحة مجاناً، أو أن مشاريع مثل BirdNET تسمح بتنزيل نماذجها، تعزز علمًا أكثر تشاركية.حيث يمكن للمؤسسات الكبيرة والصغيرة أن تساهم وتستفيد على قدم المساواة.

في نهاية المطاف، لا يكمن الإنجاز العظيم في أن هاتفك المحمول يمكنه إخبارك أي طائر يغني فحسب، بل في أن ملايين من تلك التعريفات الفردية الصغيرة تصبح خريطة ديناميكية لحالة أنظمتنا البيئية. بينما تستمتع بالاستماع والتعلم، فإنك تساهم ببيانات تساعد في حماية الأنواع التي تثير دهشتك عند سماعك عنها.إن هذا المزيج من التكنولوجيا والشغف بالطبيعة والتعاون الجماعي هو على الأرجح الجانب الأقوى في هذا العصر الجديد من التعرف على تغريد الطيور المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حتى عندما نخرج بدون اتصال بالشبكة.