ثورة جديدة في مراقبة أصوات الحيتان: تقنية تعلم ضعيف تعيد تعريف التحليل الصوتي!

في عالم التكنولوجيا الحديثة، تتوالى الاكتشافات التي تعيد تشكيل كيفية فهمنا للعالم، ومن بين هذه الاكتشافات تأتي تقنية DSMIL-LocNet، والتي تعد نقلة نوعية في مراقبة أصوات الحيتان. تعتمد هذه التقنية على نظام تعلم ضعيف يمكنه تحليل بيانات الصوت البحرية بشكل فعال، حيث يقوم بتصنيف وتحديد توقيت أصوات الحيتان دون الحاجة إلى العمل المعقد الذي يتطلبه التحليل التقليدي.

تستخدم أنظمة المراقبة الصوتية السلبية (Passive Acoustic Monitoring - PAM) تسجيلات صوتية مستمرة تمتد لأشهر، لكنها تواجه تحدياً مزدوجاً؛ إذ يتطلب تحليل أصوات الحيتان إجراء تصنيفات دقيقة عن وجودها وتحديد توقيت ظهور كل نغمة. بينما يمكن تحديد ما إذا كانت هناك حيتان في تسجيل صوتي مدته عدة دقائق بسرعة، فإن ضبط التوقيت لكل نغمة يستغرق ساعات طويلة من العمل.

هنا يأتي دور DSMIL-LocNet، الذي يعمل على معالجة تسجيلات صوتية تتراوح مدتها بين دقيقتين و30 دقيقة بفضل هيكله المتطور ذو مسارين، والذي يجمع بين الخصائص الطيفية والزمنية. أثبتت نتائج الاختبارات على مكتبة AcousticTrends BlueFinLibrary أن هذه التقنية تحقق دقة عالية في تصنيف الأصوات، حيث سجلت درجات F1 تتراوح بين 0.88 و0.91، بينما تراجعت تقنيات الشبكات العصبية التقليدية إلى درجات أقل بكثير تتراوح بين 0.19 و0.64.

بفضل DSMIL-LocNet، أصبح من الممكن تحقيق تحليل فعال للأصوات البحرية، مما يعزز من جهود حماية الحياة البحرية ويقلل من الوقت والجهد المبذول في التصنيفات التقليدية. ولمن يرغب في استكشاف المزيد، يمكنكم الاطلاع على كود المشروع عبر GitHub.