Исследователи Университета Сиднея используют Claude для анализа огромных акустических данных в реальном времени, чтобы поддерживать программы по сохранению китов в рамках партнерства с Accenture. Это позволяет повысить точность обнаружения китов и сократить процесс обработки данных, который раньше занимал две недели, до мгновенного получения результатов.
Достижения исследовательской команды с помощью Claude
Решение насущной проблемы масштабируемого морского сохранения
Современные методы охраны морских экосистем смещаются в сторону неинвазивного мониторинга, отходя от традиционных подходов вроде лова и маркировки китов. В результате вдоль побережий устанавливается обширная сеть гидрофонов. Однако этот метод, хоть и благоприятен для самих китов, создает проблему: огромный объем акустических данных требует обработки. «Раньше каждую запись обрабатывали вручную, что занимало много времени и сил, из-за чего значительная часть данных оставалась неиспользованной», — пояснил Оскар Мауэр, исследователь Университета Сиднея.
Ситуация усугубляется недавними событиями в коммерческом китобойном промысле. При инвестициях многих стран, в том числе Японии, в новые китобойные суда, точный мониторинг популяций китов становится критически важным, а традиционные методы анализа уже не справляются с объемами данных.
Почему был выбран Claude
После оценки множества моделей ИИ исследовательская команда выбрала Claude Opus по трем ключевым причинам:
Как Claude трансформирует анализ морских акустических данных
Команда разработала двойную систему ИИ, которая сначала преобразует сырые подводные записи в спектрограммы — визуальные «отпечатки» звуков китов, а затем Claude совместно со специализированной сверточной нейронной сетью (CNN) анализирует их для идентификации активности китов с беспрецедентной точностью. Такой подход позволил добиться следующих ключевых прорывов:
Достижение измеримых результатов в сохранении китов
Интеграция Claude изменила подход к охране китов, позволяя принимать мгновенные решения, основанные на данных. «С использованием CNN и моделей AWS мы можем обнаруживать минке китов в радиусе пяти километров от гидрофона с точностью до 89,4%», — отметил Мауэр. Такой режим реального времени позволяет оперативно действовать именно там, где это необходимо:
Эти меры помогают устранить основные угрозы для популяций китов, снижая уровень шума от промышленных активностей и предотвращая столкновения судов, которые ежегодно приводят к гибели тысяч китов.
Партнерство между Accenture и Университетом Сиднея стало ключевым для реализации этого проекта: Accenture предоставила вычислительные мощности и облачные ресурсы, а Университет Сиднея — глубокую экспертизу в области морской биологии. Вместе они создали систему, которая уже спасает жизни китов.
Расширение будущего охраны природы с помощью ИИ
Команда рассматривает успех с минке китами как только начало. Сейчас ведутся работы по расширению решения с использованием мультиклассовой классификации и transfer learning, с целью защиты более широкого спектра морских видов. «Это решение может масштабироваться на другие морские виды и оказать значительное влияние на глобальные усилия по охране природы», — отметил Люк Хиггинс, управляющий директор Accenture.
В условиях роста человеческой активности в океанах и угрозы климатических изменений исследователи видят партнерство с Claude как ключ к разработке устойчивых, долгосрочных стратегий охраны морских экосистем. Их видение выходит за рамки защиты отдельных видов и направлено на создание комплексной системы для сохранения морской среды с помощью ИИ, устанавливая новые стандарты в области охраны природы.
Достижения исследовательской команды с помощью Claude
- Точность обнаружения минке китов достигла 89,4% (при традиционных методах — 76,5%)
- Анализ данных теперь происходит в реальном времени, а не за две недели
- Система охватывает тысячи километров североамериканского побережья
- Ежегодно анализируются сотни тысяч акустических записей
Решение насущной проблемы масштабируемого морского сохранения
Современные методы охраны морских экосистем смещаются в сторону неинвазивного мониторинга, отходя от традиционных подходов вроде лова и маркировки китов. В результате вдоль побережий устанавливается обширная сеть гидрофонов. Однако этот метод, хоть и благоприятен для самих китов, создает проблему: огромный объем акустических данных требует обработки. «Раньше каждую запись обрабатывали вручную, что занимало много времени и сил, из-за чего значительная часть данных оставалась неиспользованной», — пояснил Оскар Мауэр, исследователь Университета Сиднея.
Ситуация усугубляется недавними событиями в коммерческом китобойном промысле. При инвестициях многих стран, в том числе Японии, в новые китобойные суда, точный мониторинг популяций китов становится критически важным, а традиционные методы анализа уже не справляются с объемами данных.
Почему был выбран Claude
После оценки множества моделей ИИ исследовательская команда выбрала Claude Opus по трем ключевым причинам:
- Выдающиеся аналитические способности: Claude продемонстрировала исключительные умения логически анализировать и распознавать визуальные паттерны на спектрограммах — графиках, отражающих уникальные звуковые «отпечатки» китов. В ходе предварительного тестирования Claude успешно обработала сотни спектрограмм, установив прочную базу для дальнейших улучшений.
- Эффективность при ограниченных данных: Благодаря transfer learning, Claude требовала значительно меньше размеченных данных для освоения идентификации вокализаций минке китов, что особенно важно, учитывая скудость размеченной акустики для морских видов.
- Высокая производительность: Возможность достигать высокой точности при минимальных объемах тренировочных данных сделала Claude оптимальным выбором для задач морской охраны.
Как Claude трансформирует анализ морских акустических данных
Команда разработала двойную систему ИИ, которая сначала преобразует сырые подводные записи в спектрограммы — визуальные «отпечатки» звуков китов, а затем Claude совместно со специализированной сверточной нейронной сетью (CNN) анализирует их для идентификации активности китов с беспрецедентной точностью. Такой подход позволил добиться следующих ключевых прорывов:
- Мониторинг в реальном времени: Отслеживание популяций китов на обширных участках океана, заменившее ручной анализ, занимавший недели.
- Точное картографирование: Детальное построение карт миграционных маршрутов и ключевых мест обитания, что помогает принимать решения об охраняемых зонах.
- Оценка воздействия человеческой деятельности: Анализ влияния судоходства, бурения и других факторов на поведение китов.
- Стандартизированный обмен данными: Упрощение совместной работы международных групп по охране природы, что способствует скоординированным усилиям по защите китов.
Достижение измеримых результатов в сохранении китов
Интеграция Claude изменила подход к охране китов, позволяя принимать мгновенные решения, основанные на данных. «С использованием CNN и моделей AWS мы можем обнаруживать минке китов в радиусе пяти километров от гидрофона с точностью до 89,4%», — отметил Мауэр. Такой режим реального времени позволяет оперативно действовать именно там, где это необходимо:
- Создавать охраняемые зоны вдоль основных миграционных путей и мест размножения;
- Перенаправлять судоходство от районов, где присутствуют киты;
- Приостанавливать или корректировать буровые работы при обнаружении китов поблизости;
- Корректировать рыболовные зоны и вводить строгие меры для предотвращения запутывания оборудования.
Эти меры помогают устранить основные угрозы для популяций китов, снижая уровень шума от промышленных активностей и предотвращая столкновения судов, которые ежегодно приводят к гибели тысяч китов.
Партнерство между Accenture и Университетом Сиднея стало ключевым для реализации этого проекта: Accenture предоставила вычислительные мощности и облачные ресурсы, а Университет Сиднея — глубокую экспертизу в области морской биологии. Вместе они создали систему, которая уже спасает жизни китов.
Расширение будущего охраны природы с помощью ИИ
Команда рассматривает успех с минке китами как только начало. Сейчас ведутся работы по расширению решения с использованием мультиклассовой классификации и transfer learning, с целью защиты более широкого спектра морских видов. «Это решение может масштабироваться на другие морские виды и оказать значительное влияние на глобальные усилия по охране природы», — отметил Люк Хиггинс, управляющий директор Accenture.
В условиях роста человеческой активности в океанах и угрозы климатических изменений исследователи видят партнерство с Claude как ключ к разработке устойчивых, долгосрочных стратегий охраны морских экосистем. Их видение выходит за рамки защиты отдельных видов и направлено на создание комплексной системы для сохранения морской среды с помощью ИИ, устанавливая новые стандарты в области охраны природы.