人工智能增强监测濒危的大凤头海雀

俄勒冈州立大学和美国森林局的研究表明，通过对声音记录设备收集的数据进行人工智能分析是监测斑姆海雀等隐秘、难以研究的物种的一种新工具。

斑姆海雀属于太平洋西北部的标志性海鸟，与海鹦鹉和海鸦密切相关，但不同于这些鸟类，海雀将它们的幼崽抚育在距离海岸60英里的成熟和老龄森林内。

研究团队使用了起初用于协助监测北美斑点猫头鹰种群的声音记录器数据，在俄勒冈海岸山脉和华盛顿州奥林匹克半岛的联邦管理森林中的数千个位置。

研究人员开发了一种名为卷积神经网络的机器学习算法来挖掘记录中的海雀叫声。

研究结果发表在《生态指标》杂志上，测试结果显示，这种方法能以超过90%的准确率确定记录器和人工智能能够准确地反映海雀在特定区域的通话情况。

下一步，他们计划测试海雀的鸣叫声是否能够预测该物种的繁殖和占据情况，但这还需要一些步骤。

斑姆海雀是鸽子大小，主要在沿海水域度过时间，以磷虾、其他无脊椎动物和鱼类为食。海雀每年只能产下一个幼崽，如果巢穴成功的话，它们的幼崽需要鱼类才能得到适当的生长和发育。

海雀通常会把它们的单个蛋放在树上粗径至少4英寸的水平树枝上。海鸥、乌鸦和渡鸦是海雀巢穴的主要捕食者。

斑姆海雀在美国西海岸从加利福尼亚州的圣克鲁斯到阿留申群岛都有发现。该物种在华盛顿州、俄勒冈州和加利福尼亚州被列为濒危物种。

研究结果表明，斑姆海雀最多的检测发生在老龄森林主导的地区，靠近海洋栖息地。

“我们的研究结果对于稀有物种的分布模型和长期种群监测提供了相当大的希望。” 杜尔特说道。“这种监测远比通过遥测、基于地面的巢穴搜索或传统的视听技术进行巢穴搜索要省力得多。”

以上研究成果的合著作者还包括森林服务局的达蒙·莱斯迈斯特和朱丽安娜·詹金斯，以及林业学院的马修·维尔迪、农业科学学院的扎卡里·拉夫和曾任职于俄勒冈州立大学博士后研究员的乔纳森·瓦伦特，联邦政府的资金支持了此次研究。

以上文章内容概述了有关人工智能增强监测斑姆海雀的研究成果，以及斑姆海雀的生态信息和研究方法。