Робот, наблюдающий за луной, может объяснить, что делают перелетные птицы ночью

Чем занимаются птицы по ночам? Этот простой вопрос озадачивал ученых на протяжении сотен лет. Существовали дикие теории о том, что птицы уходят под воду или погружаются в грязь. В XIX веке был найден немецкий аист с африканским копьем в шее, что стало доказательством того, что птицы действительно мигрируют. А в 1881 году один ученый наблюдал, как эти перелетные птицы летали ночью, направив телескоп на Луну.

Наблюдение за Луной для птиц остается во многом нишевой наукой. Это похоже на транзитный метод в астрономии, когда экзопланеты измеряются, когда их силуэты проходят перед звездой. Орнитолог Джордж Лоури начал проводить количественные измерения в 1950-х годах, организуя массовые кампании по сбору данных лунных наблюдений по всей стране. Между сумерками и рассветом команда Лоуэри смотрела на полную луну и отмечала пути, направления полета и количество птиц, которых они видели. Поскольку технология в то время была относительно грубой, они соотнесли лунный лик с круглым циферблатом часов и отметили "время" (относящееся к местоположению), в которое вошла и вышла птица.

"Мы пытаемся автоматизировать этот процесс с помощью нашего маленького робота", - говорит Уэсли Ханикатт, научный сотрудник Университета Оклахомы. "Потому что, хотя техника Лоури и полезна, она болезненна. Я так часто смотрел на луну за последние несколько лет".

Ханикатт имеет в виду LunAero, который он и его команда создали в Университете Оклахомы. Аппаратные компоненты LunAero включают в себя камеру для записи видео, небольшой компьютер, оптический прицел и моторизованное крепление. Она использует простые методы компьютерного зрения, чтобы держать Луну в фокусе и двигаться вместе с ней. Он может заметить птиц, которых пассивный наблюдатель может пропустить. На монтировку можно установить самые разные телескопы, если орнитологи захотят принести свои собственные.

В дополнение к видеозаписям система также генерирует файл журнала с информацией о времени записи, количестве кадров и настройках датчика камеры. Команда работает над созданием программного обеспечения, которое сможет анализировать видео, полученное с помощью LunAero. Пока же после сбора видеозаписей людям приходится вручную выделять кадры с птицами и аннотировать траектории и схемы их полета (например, медленно или быстро они летят). Первые испытания проводились в апреле и мае 2018 и 2019 годов - в пиковое время миграции птиц.

Исследователи уже смогли извлечь много информации из имеющихся на данный момент данных. "Это зависит от условий и от того, насколько высоко находятся птицы. Конечно, есть птицы, по которым можно определить род и вид, если сделать некоторые предположения о том, где вы находитесь и каких птиц вы можете увидеть", - говорит Эли Бридж, орнитолог и доцент Университета Оклахомы. Есть некоторые птицы с очень характерной траекторией полета, которую можно определить - мы видим, как ночные ястребы взмывают вверх и вниз". Помимо простого подсчета, вы можете получить действительно точные направления их полета. Вы можете визуализировать ветровой дрейф".

Цель команды - использовать эту технику в качестве дополнения к другим инструментам отслеживания миграции птиц, таким как радарная аэроэкология.

"Радиолокационная аэроэкология - это круто, потому что вы можете видеть мигрантов и то, как они вылетают из города или насеста, как они летят и на какой высоте, но вы не можете сказать, на что вы смотрите", - говорит Ханикатт. "Вы можете видеть, что в этой общей области неба находится водяной шар [масса чего-то в форме], но вы не можете сказать, что это за птица, 12 ли это птиц, три ли насекомых в плаще - мы не знаем, пока у нас нет возможности посмотреть на это".

Любой желающий может собрать аппарат LunAero, используя материалы, найденные в мастерской, и двигатели с Amazon. Шаблон для деталей и инструкции по сборке находятся в открытом доступе. Стоимость компонентов LunAero без телескопа составляет около 150 долларов. Самым дорогим компонентом является компьютер Raspberry Pi, на котором работает система. "Одно из преимуществ таких дешевых приборов в том, что их можно установить сразу много", - говорит Ханикатт. "И если у вас есть все эти некачественные датчики, установленные рядом друг с другом, то в конце концов вы достигнете критической массы датчиков, когда вы начнете получать данные, которые будут на одном уровне с высококачественными приборами".

После публикации технологии LunAero в 2020 году в журнале HardwareX Бридж и Ханикатт продолжили модернизацию оборудования и разослали устройства птицам для опробования.

"В идеале это должен быть инструмент гражданской науки. Я пока не знаю, достигли ли мы этого. Было несколько неприятных моментов, которые затрудняли работу, - говорит Бридж. Если погодные условия плохие или облака закрывают Луну, то им приходится перенастраивать прибор в течение ночи". Наблюдения привязаны к лунному циклу, и данные, которые может собрать LunAero, резко падают, когда Луна менее половины полной.

"Постоянно вносятся небольшие изменения, улучшается то, как стабильно держать камеру на разных прицелах", - отмечает Ханикатт. "И хотя это не большой скачок в концепции аппаратного обеспечения, именно эти мелочи увеличивают потенциальную базу пользователей".

В ближайшее время группа готовит одну из своих первых статей о социальном поведении, которое может быть зафиксировано и количественно оценено с помощью LunAero. "Вы можете определить, летят ли птицы поодиночке или в скоплении, иногда в строю, иногда просто свободной группой", - говорит Бридж. "Я не думаю, что есть другой способ увидеть это ночью, если у вас нет прожектора или инфракрасной камеры, или какого-то другого способа прямого наблюдения за птицами".

Анализ данных является большим препятствием на пути к широкому распространению бумажных данных. "Анализ данных занимает немного больше времени, чем их сбор, потому что в основном приходится просматривать кадр за кадром", - говорит Бридж. "Сейчас у нас нет средств для обработки большого количества видео от большого количества людей".

И хотя может показаться, что здесь может помочь такой инструмент, как машинное обучение, к сожалению, это пока невозможно. "Если вы посмотрите на видео, многие из этих птиц - один пиксель", - говорит Ханикатт. "Отличить один пиксель, который является настоящей птицей, от 10 000 пикселей нептицы - нетривиальная задача, с которой, как мне кажется, пока не могут справиться методы машинного обучения. Вот почему мы делаем более наивную систему, которая требует больших вычислительных затрат".

В настоящее время группа работает над доказательством концепции и ранними документами по данным прибора. Но через пять лет, по их мнению, он может стать уникальным дополнением к набору существующих технологий миграции.

"Если у вас есть устройства слежения за [птицами], или если вы видите их с помощью радара, вы не можете непосредственно наблюдать за птицами. Возможность непосредственно наблюдать за птицами, даже если они летят через Луну, - это уникальный набор данных", - говорит Джефф Келли, профессор биологии из Университета Оклахомы. "Всегда будет полезно интегрировать эти данные с данными слежения, когда вы получаете информацию о том, где и когда пролетала птица, но не можете увидеть ее непосредственно".

Остается еще много загадок, когда речь идет о понимании того, почему и как птицы мигрируют. Летят ли птицы вместе, летят ли они отдельно, реагируют ли они на одинаковые ветровые условия, летят ли они на одинаковой высоте? "Нам трудно конкретно понять, с чем имеют дело эти птицы", - говорит Келли. "Когда мы начнем говорить об инфраструктуре, которую мы создаем в воздухе, или о столкновениях птиц со зданиями и проблемах с освещением в ночное время, такие данные, когда люди смогут конкретно наблюдать за происходящим, окажут большое влияние на их способность понять проблему".