AI赋能鸟类迁徙监测：解析夜间飞行信号的奥秘
夜间天空中的鸟类活动的监测正迎来技术革新。美国康奈尔大学鸟类学实验室的科学家们正致力于利用人工智能（AI）技术，特别是机器学习，来解析由全球非正式“夜间鸟类监测网络”收集的海量音频数据。
该网络通过遍布全球的监听设备，捕捉候鸟在夜间迁徙过程中发出的短促飞行通话（NFCs）。这些通话信息转译为声谱图后，可作为鸟类识别的“视觉指纹”。通过训练机器学习模型，识别不同物种的NFCs，处理速度可达实时录音的300倍，远超人工分析效率。
这一技术突破有望解决当前研究面临的巨大数据处理挑战，实现对鸟类迁徙行为、种群数量及对环境响应的更精细化洞察。这不仅能揭示鸟类在长途迁徙中的互动模式，还能为濒危候鸟的保护策略提供科学依据。
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