Geluidsherkennende AI wordt steeds intelligenter
Naturalis Biodiversity CenterDe meeste onderzoekers bij Naturalis richten zich op één groep soorten, maar Burooj Ghani doet van alles. Kikkers, vleermuizen, vogels, insecten: zolang het maar geluid maakt. Ghani is namelijk computerwetenschapper. Hij werkt aan kunstmatige intelligentie die dieren herkent op basis van geluid.
Dat kan al een tijdje met vogels: bijvoorbeeld de geluidenwebsite Xeno-canto die Europese vogelsoorten herkent, dankzij een AI die Ghani ontwikkeld heeft. Op dit moment is hij vooral bezig met insecten. Die hebben zo hun eigen problemen, legt hij uit: "Soortherkenning op basis van geluid heeft heel veel kunnen leren van de ervaring die er al was voor het herkennen van menselijke spraak, maar mensen praten alleen maar op toonhoogtes die andere mensen kunnen horen. Heel veel insecten maken geluiden die deels in het voor mensen hoorbare spectrum zitten, en deels hoger, ultrasoon, zijn. Dus je hebt speciale opnameapparatuur nodig, en de manier waarop de bestanden worden opgeslagen, zorgt er juist bij hele hoge geluiden voor dat data verloren gaat."
Veel met weinig
Een ander probleem, niet uniek voor insecten: er zijn heel veel soorten waar maar een handjevol geluidsopnamen van bestaat. Zogeheten 'transfer learning' helpt een beetje: "Je leert je AI eerst algemeen geluiden herkennen aan de hand van een database met geluiden uit YouTube vol rappers en blaffende honden en dergelijke. Daarna kun je de AI finetunen op je tien cicadeopnamen, maar tekort aan data blijft een probleem."
Vroedmeesterpad (Alytes obstetricans) amplexus (Bron: Herpsafari)
Ghani heeft een plan om dat probleem slimmer te lijf te gaan. Net als menselijke luisteraars zou de geluidsherkennende software gebruik kunnen maken van de context. Waar ben je, wat is de tijd van het jaar, hoe laat is het, enzovoort? Zeker met de ruis van de wind erbij is het misschien niet zo eenvoudig te horen of het opgenomen piepje van een kustvogel of een vroedmeesterpad is. Maar als de AI weet dat je op het strand stond, is de keuze al makkelijker. "Hij checkt dan of zijn identificatie klopt met alles dat hij weet over de soort. Soortherkennende software gaat dus meer lijken op Large Language Models als ChatGPT en Gemini. Dat is ambitieus, maar it's the way to go."
Biologisch weerstation
De ambities met soortidentificatie op basis van geluid zijn namelijk torenhoog. In nationale en internationale samenwerkingsverbanden wordt stevig aan de weg getimmerd voor systemen met microfoons die ergens worden achtergelaten en dan zelfstandig de natuur in de gaten gaan houden, al dan niet als onderdeel van een 'biologisch weerstation' dat nog veel meer gegevens verzamelt. Betere informatie over welke soorten waar zitten, is cruciaal voor natuurbeleid en -bescherming, zeker in een tijd waarin het met heel veel soorten slecht gaat.
Maar, benadrukt Ghani, "Vrijwilligers blijven onmisbaar." De 'high throughput biodiversity data processing pipelines', vogelherkennende kunstmatige intelligenties in je smartphone, en 'real-time monitoring' van de natuur zijn alleen mogelijk dankzij duizenden mensen die overal ter wereld met een opnameapparaatje de natuur in gingen. "Ook voor het valideren — kijken of de AI wel de juiste soortnaam op een geluid plakt en hem zo trainen — is de inzet van experts essentieel. In die zin blijft computerwetenschap mensenwerk."
Meer informatie
- AI voor geluidsherkenning speelt een belangrijke rol in de projecten ARISE en MAMBO waar Naturalis bij betrokken is.
Tekst: Naturalis Biodiversity Center
Beeld: Naturalis Biodiversity Center; Getty Images; Herpsafari