Ecologista utiliza el aprendizaje profundo para ayudar a proteger a los chimpancés

El futuro de los chimpancés depende de estrategias de conservación inteligentes, y eso requiere datos, muchos datos. La ecologista Adrienne Chitayat ha investigado a los chimpancés en Tanzania y es la primera persona en estudiar sistemáticamente la densidad de población en todo el Parque Nacional de las Montañas Mahale.

En su disertación, proporciona una base detallada de la densidad de chimpancés en el parque, que forma parte del ecosistema del Gran Mahale. Chitayat también ha desarrollado un nuevo detector acústico basado en aprendizaje profundo que puede identificar las voces de los chimpancés.

Esta tecnología permite monitorear las poblaciones de chimpancés de manera más eficiente y predecir más fácilmente las amenazas relacionadas con los humanos. Chitayat defenderá su doctorado. Jueves 7 de noviembre en la Universidad de Amsterdam.

Los chimpancés, junto con los bonobos, son nuestros parientes vivos más cercanos. La mayor población de chimpancés de Tanzania vive en el ecosistema del Gran Mahale, el límite más meridional y oriental del área de distribución de esta especie, que se extiende por aproximadamente 20.000 km.²Incluye el Parque Nacional de las Montañas Mahale, un hábitat importante para el chimpancé oriental (Pan troglodytes schweinfurthii).

"A pesar de la importancia de la zona (es uno de los sitios de investigación sobre chimpancés más antiguos), ha habido muy poca investigación sobre chimpancés en todo el parque", dice Chitayat. "Ha habido estimaciones basadas en estudios localizados o a pequeña escala, pero no hay datos de referencia completos. Y sin esos datos, es difícil entender los patrones de población de chimpancés y desarrollar buenas estrategias de conservación. Mi objetivo es llenar ese vacío. ".

contar nidos

Los chimpancés duermen en nidos y rara vez usan el mismo nido durante dos noches consecutivas, lo que significa que construyen un nido nuevo cada día.

Al contar los nidos y determinar su edad, Chitayat pudo hacer una estimación confiable de la densidad de chimpancés en los sitios a lo largo del parque. Encontró que la densidad variaba de 1,1 a 3,7 chimpancés por kilómetro cuadrado.

En primera línea del cambio climático

El parque nacional es excepcionalmente diverso, con paisajes que van desde densos bosques tropicales hasta vastas sabanas. Chitayat dice: "Lo sorprendente es que los chimpancés utilizan todo el hábitat, no sólo las áreas forestales. Los encontramos tanto en vegetación abierta como cerrada, y la densidad de población está relacionada con factores ecológicos como las fuentes de alimentos disponibles. Abierto, en áreas secas que Son en su mayoría bosques, hay menos comida y la densidad de chimpancés es menor.

"Al observar cómo los chimpancés utilizan el paisaje y se mueven en él, podemos concluir que no sólo las zonas densamente boscosas son importantes para la seguridad de los animales. Este ecosistema está en la primera línea del cambio climático. Aquí es donde surge una de las mayores amenazas. Mentiras, por ejemplo, al mantener corredores que conectan áreas importantes o aisladas, podemos permitir que los chimpancés se muevan más libremente y proteger mejor la longevidad de la población.

aprendiendo de los sonidos

Contar los nidos, como lo hace ahora Chitayat en todo el parque nacional, es una forma buena y confiable de monitorear a los chimpancés. Pero también lleva mucho tiempo y es caro. Además, es difícil acostumbrar a los chimpancés a la observación minuciosa (acostumbrarlos a las personas). Según Chitayat, por lo tanto necesitamos otros métodos para estudiar a las personas habituadas, entre las que se incluye la mayoría de los chimpancés.

Desarrollaron un nuevo detector acústico basado en aprendizaje profundo para utilizarlo con monitorización acústica pasiva.

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Chitayat dice: "El monitoreo acústico pasivo es una tecnología revolucionaria que registra automáticamente todos los sonidos alrededor de un dispositivo acústico, incluidas las vocalizaciones de los chimpancés. Puede usarse para averiguar dónde están los chimpancés, cuántas veces y a qué hora". ¿Cuántas personas más hay? El problema es que tienes horas, días e incluso semanas de grabaciones de sonido que resultan muy laboriosas de escuchar manualmente".

Entonces Chitayat investigó si podía automatizar el reconocimiento de voz de chimpancés utilizando el aprendizaje profundo para clasificar enormes conjuntos de datos de manera más eficiente.

Desde ruidos fuertes hasta gruñidos suaves

Para que un algoritmo de aprendizaje profundo funcione correctamente, es necesario alimentarlo con una gran cantidad de datos de entrenamiento (ejemplos de sonidos de chimpancés y su entorno). “Esto fue difícil”, dice Chitayat, “porque no hay una gran base de datos de sonidos disponible, a diferencia de, por ejemplo, los pájaros.

"Los chimpancés emiten una variedad de sonidos diferentes para comunicarse entre sí, que van desde un ulular agudo, que se utiliza para impresionar y comunicarse a largas distancias, hasta un ulular agudo, que se utiliza para saludarse. Nos centramos en los ululares. , lo que dificultó aún más nuestro trabajo debido a la complejidad y variabilidad de estas llamadas".

Chitayat logró hacer del detector acústico un método viable.

"Este es un gran paso, pero no el definitivo. Las técnicas de aprendizaje automático podrían eventualmente usarse para distinguir diferentes chimpancés. Esto permitirá aprender más sobre la demografía dentro de los grupos, como los machos y el número de hembras y sus grupos de edad. – y sus patrones y hábitos. Cuanto más aprendamos, mejor podremos proteger a los chimpancés".