VILNIUS, sausio 6 — Sputnik. Mokslininkai iš Samaros nacionalinio tyrimų universiteto kartu su kolegomis iš kitų Rusijos universitetų sukūrė unikalų neuroninį tinklą, kuris pagal vieną plunksną gali tiksliai nustatyti paukščio rūšį. Tai, pasak autorių, bus naudinga organizuojant oro eismo saugumą, taip pat edukaciniais tikslais. Apie tai pranešė universiteto spaudos tarnyba.
Neuroninių tinklų algoritmai, anot mokslininkų, dar visai neseniai išmoko atskirti šunis nuo kačių, tačiau šiandien jie naudojami kaip galingi įrankiai, kurie gali padėti tiek specialistams, tiek mėgėjams be specialios įrangos identifikuoti gyvūnų rūšis pagal įvairius duomenis.
Samaros universiteto mokslininkai sukūrė unikalų algoritmą, leidžiantį iš plunksnos nuotraukos sužinoti, kuriam paukščiui ji priklausė. Specialistai į neuroninį tinklą įtraukė nuotraukų, surinktų iš visų profesionalių ornitologinių duomenų bazių, masyvą.
"Daugelis plunksnų, dažniausiai smulkių pilkai rudų paukščių, yra labai panašios, jas sunku atskirti net profesionalams. Pavyzdžiui, tai kikilių, pečialindų, devynbalsių, nendrinukių ir kitų šeimos, kurių kiekvienoje yra daug rūšių ir daugelį jų sunku atskirti nuo žvirblių. Jų gyvenviečių tankumas miškuose ir parkuose gali siekti kelias dešimtis individų kvadratiniame kilometre", – sakė Samaros universiteto magistrantė Alina Belko.
Anksčiau tokiems darbams reikėjo atlikti laboratorinį DNR tyrimą, naudoti specializuotus knygų atlasus ar rankiniu būdu ieškoti nuotraukų duomenų bazėse, aiškino mokslininkai. Anot jų, naujasis įrankis turės didelę praktinę vertę organizuojant saugų oro uostų darbą.
"Numuštų paukščių analizė leidžia suprasti, kaip to išvengti ateityje. Pavyzdžiui, norint atbaidyti mažus paukščius, transliuojami plėšriųjų paukščių balsai, išgąsdinti varnas, priešingai – išsigandusių varnų balsai. Ne visuose oro uostuose yra paukščių stebėtojams prieinamos laboratorijos, dažnai paukščių rūšis tenka nustatyti "iš akies" ar net pagal plunksnų kvapą", – sakė Samaros universiteto Geoinformatikos ir informacijos saugumo katedros docentas Andrejus Kuznecovas.
Mokslininkai planuoja ateityje plėtoti šią tyrimų kryptį ir sukurti programinę įrangą, skirtą vartotojams patogiai papildyti plunksnų duomenų bazę. Taip pat bus tęsiami neuroninio tinklo kokybės gerinimo tyrimai.