Ученые из EPFL создали MammAlps — уникальную базу данных с видео, где дикие животные Альп сняты с разных ракурсов и в разных условиях. Это не просто набор роликов, а инструмент, который может изменить подход к изучению и охране природы.

Раньше за поведением зверей наблюдали вживую или крепили к ним датчики, но такие методы мешали их естественной жизни. Камеры-ловушки стали прорывом, но они собирают горы материала, который сложно разобрать вручную. Искусственный интеллект мог бы помочь, но ему нужны «примеры» — размеченные записи, где отмечено, кто что делает. Большинство доступных данных — либо ролики из интернета (далекие от реальности), либо короткие полевые съемки без деталей. Ни у кого не было записей с нескольких камер, звуком и контекстом — а без этого не понять, почему животные ведут себя так или иначе.

MammAlps — первый набор данных, где есть все:

• Мультиугол — зверей сняли с 9 камер одновременно, чтобы видеть их действия с разных сторон.
• Звук и среда — добавили аудио и карты местности с водой, кустами, камнями, чтобы учесть влияние среды.
• Детальная разметка — каждое движение классифицировали дважды: например, «ищет еду» (общее) и „нюхает землю“ (конкретное).

Мультимодальный датасет — это набор данных, где информация представлена в разных форматах (например, видео, аудио, 3D-карты). В MammAlps это позволяет ИИ анализировать не только движение зверя, но и звуки вокруг него, расположение деревьев или водоемов — то есть полный контекст.

Команда Валентина Габефф из EPFL обработала 43 часа сырых записей, оставив 8,5 часов чистого взаимодействия животных. Дополнительно они фиксировали погоду и число особей в кадре — это помогает ИИ точнее интерпретировать сцены.

Раньше ИИ учили на коротких фрагментах, а теперь мы дали ему целые сцены — например, как волк преследует оленя через несколько камер. Это как перейти от слов к предложениям, — объясняет Александр Матис.

Сейчас ученые добавляют данные за 2024-2025 годы, чтобы охватить редкие виды вроде рыси и альпийского зайца. Если таких наборов станет больше, экологи смогут анализировать поведение животных автоматически — и быстрее реагировать на угрозы, будь то климат или деятельность человека.

Исследование решает две ключевые проблемы:

• Масштаб — автоматический анализ тысяч часов записей с камер экономит годы ручной работы.
• Точность — мультимодальность (видео+звук+карты) снижает ошибки: например, ИИ отличит агрессию от игры, учитывая не только движение, но и рычание или рельеф.
  Это даст экологам инструмент для прогнозирования: как олени адаптируются к потеплению, где строить дороги, чтобы не разрывать миграционные пути, и даже как болезни распространяются в популяциях.

Главный минус — ограниченность локации: данные собраны только в Швейцарских Альпах. Поведение тех же волков в тайге или саванне может кардинально отличаться из-за иной экосистемы. Чтобы подобный ИИ стал универсальным, нужны аналогичные проекты в других регионах.

Ранее ученые нашли новый способ защитить животных — с помощью GPS в наших гаджетах.