Yapay zekanın yardımıyla yapılan yeni bir çalışma, aslanların “orta düzey kükreme” adı verilen daha az güçlü bir kükreme türüne sahip olduğunu ortaya çıkardı. Keşif, türlerin korunması çabalarında faydalı olabilir.
Yeni bir soruşturma yayınlandı Ekoloji ve Evrim dergisinde ortaya çıkan bir tür aslan kükremesi şimdiye kadar bilinmeyen bu durum, ormanın kralının iletişim kurma şekli hakkındaki eski varsayımları sorguluyor.
Yapay zekanın mümkün kıldığı keşif şunu gösteriyor: Aslanların vokal davranışı daha karmaşıktır daha önce inanılandan daha fazla ve nüfus düşüşünü izlemek için kullanılan yöntemleri dönüştürebilir.
Onlarca yıldır bilim insanları, aslanların yalnızca tek tür kükreme ürettiğini düşünüyordu: Afrika savanlarında yankılanan, esas olarak uzun mesafeli iletişim ve bölgesel savunma için kullanılan ikonik güçlü kükreme. Aslanlar da çeşitli kısa sesler üretirhomurtular, hırıltılar ve miyavlamalar dahil, ancak güçlü kükreme her zaman onun karakteristik seslendirmesi olarak kabul edilmiştir.
Exeter Üniversitesi’nden Jonathan Growcott liderliğindeki bir ekip, şimdi “” olarak adlandırılan ikinci tür bir kükreme tespit etti.orta kükreme“. Güçlü, dramatik, perde değişkenli kükremenin aksine, yeni keşfedilen bu seslendirmenin daha düz bir tonu var ve daha az varyasyon içeriyor. Growcott, “Güçlü kükreme bir ses patlamasıdır” diye açıkladı. “Ara kükreme, bir ses olması bakımından farklılık gösterir daha düz ve daha az değişkenlik gösteren.”
Araştırmaya göre aslanlar aslında üretiyor dört farklı seslendirme türü tek bir kükreme dizisi içinde: inleme, tam kükreme, yakın zamanda açıklanan ara kükreme ve homurtu. Bu ince ayrımlar, bir kez gözden kaçırıldığında, aslan popülasyonlarının izlenmesini iyileştirme konusunda önemli bir potansiyele sahiptir. IFLSbilim.
Araştırmacılar yüklü 50 pasif akustik kayıt ünitesi Tanzanya’daki Nyerere Ulusal Parkı’nda 62 gün boyunca vahşi doğada çok çeşitli aslan seslerini yakaladı. Bunu tamamlamak için, Zimbabve’deki sekiz aslana (beş erkek ve üç dişi), bireysel sesleri kaydeden biyo-kaydedicilerle donatıldı.
Geleneksel olarak aslan kükremelerinin tanınması ve sınıflandırılması büyük ölçüde uzmanların yorumuna bağlıydı ve insan önyargısına tabiydi. Growcott’un ekibi, binlerce seslendirme kaydını analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak daha tutarlı ve objektif bir sınıflandırmaya olanak sağladı. “Yapay zekayı kullanan yeni yaklaşımımız, daha doğru ve daha az subjektif izleme“Bu, azalan aslan popülasyonlarını korumaya çalışan korumacılar için çok önemli.”
Growcott, yaban hayatı izlemenin geleceğinin, gelişmiş biyoakustik analizle birleştirilmiş pasif akustik izlemede yattığını savunuyor. “Yaban hayatı izlemede bir paradigma değişikliğinin gerekli olduğuna inanıyoruz” dedi. “Biyoakustik geliştikçe, korunması açısından hayati önem taşıyacak aslanlara ve diğer tehdit altındaki türlere karşı etkilidir.”