大阪大学的一个研究小组开发了一种创新的动物传播数据收集系统，在人工智能（AI）技术的指导下，发现了海鸟从来没有被报道过的觅食行为。

生物记录技术是一种在野生动物身上安装小型轻型摄像机，或其他数据采集设备的技术。然后，这些系统允许研究人员观察动物生活的各个方面，比如它的行为和社会互动，而干扰最小。

然而，到目前为止，这些高成本生物观测系统所需的电池寿命相当长，然而其使用寿命也是有限的。”研究报告的作者Takuya Maekawa解释说：“由于附着在小动物身上的生物记录器必须小巧轻便，它们的运行时间很短，因此很难记录有趣的罕见行为。”

我们开发了一种低成本的传感器，例如低成本的生物传感器来自动记录目标的行为，记录时间只是在一段他们最有可能捕捉到特定的目标行为的时间内。

将这些系统与机器学习技术结合使用，可以将数据采集与昂贵的传感器直接集中到有趣但不频繁的行为上，大大增加了这些行为被检测到的可能性。

新的人工智能辅助摄像机系统在日本近海岛屿的自然环境中对黑尾海鸥和条纹海鸥进行了测试。”与随机抽样方法相比，新方法是传统的黑尾鸥觅食行为的检测能力的15倍，在条纹海鸥的活动水域，我们应用了一个基于GPS的人工智能系统来检测这些鸟类的本地飞行活动。基于GPS的系统精度为0.59，远远高于每30分钟打开一次摄像头的周期性采样方法的0.07。”

在未来，配备人工智能的生物记录器有许多潜在的应用，尤其是系统本身的进一步开发。”“这些系统有着广泛的应用，包括使用反偷猎标签检测偷猎活动，”前川说我们还预计，这项工作将用于揭示人类社会与传播冠状病毒等流行病的野生动物之间的相互作用。”

参考文献：Joseph Korpela et al. Machine learning enables improved runtime and precision for bio-loggers on seabirds, Communications Biology (2020). DOI: 10.1038/s42003-020-01356-8。