Foto: F. C. Robiller/Wikimedia Commons

Så ska datorerna lyssna efter fladdermöss

Uppdaterad
Publicerad

I framtiden ska datorer lyssna efter fladdermusläten för att hitta och artbestämma olika arter. Det kan hjälpa till att skydda och bevara fladdermössen. Forskare i London hoppas kunna lära datorerna att bli bättre än experterna.

Ultraljudsdetektorn har sedan 80-talet varit ett av forskarnas bästa redskap för att studera fladdermöss. Den fångar upp fladdermössens ohörbara ljud och gör de hörbara för oss människor genom att sänka både hastigheten och frekvensen. De senaste 5-10 åren har utvecklingen gått snabbt framåt och idag finns det mikrofoner som går att koppla till mobiltelefonen. Det finns även appar som hjälper till med artbestämningen. Men dagens datorprogram för att identifiera fladdermusläten har stora brister. Fladdermusforskaren och ekologen Jens Rydell har tillsammans med forskarkollegan Johan Eklöf testat några av de som finns på marknaden. Och resultatet är nedslående. Vissa arter kan inte identifieras alls.

– De kan sortera ut fladdermusljud från andra ljud. De kan skilja ut vissa enkla arter, främst dvärgfladdermus, med bra noggrannhet, men de kan inte skilja på de lite svårare arterna. Enligt min mening fungerar programmen bra för att hitta fladdermusljud i långa inspelningar men dåligt eller inte alls för att skilja arter åt med några undantag, säger Jens Rydell.

Förklaringen är att det är svårt att skilja många arter åt. Fladdermössens jaktläten är snarlika och inte ämnade för att vara speciella. Dessutom finns mycket störningar i form av vind, regn och andra ljud. Många läten är dessutom okända och dåligt kartlagda. Även experterna har svårt att skilja lätena åt. Och då kan man inte tala om för datorprogrammet vad som är vad.

Datorn lär sig själv

Men forskare vid University College of London vill nu göra ett program som är mer träffsäkert. Målet är att på sikt samla in läten från alla världens 1200 arter för att lägga in i en ljudbank. Den ska hjälpa datorn att identifiera fladdermössläten. Det unika är att man använder algoritmer som gör att datorn lär sig efterhand att bli bättre och och bättre på att hitta och känna igen läten.

– Det är lite som hur vi skulle lära ett barn vad som är en fladdermus. Vi visar en massa exempel, så bygger de upp den intuitionen själva, säger datavetaren Oisin Mac Aodha.

Amatörerna hjälper till

Utrustningen blivit bättre och billigare, och det görs allt fler inventeringar när det ska byggas vindkraftverk till exempel. Det finns det nu mer inspelningar än vad forskarna kan ta hand om. Därför har man tagit hjälp av allmänheten i ett citizen science-projekt på internet. https://www.batdetective.org/. Där har amatörer lyssnat igenom hundratals timmar inspelningar.

– Responsen har varit enorm sedan vi startade 2012. 5000 frivilliga som har klassat 133.000 klipp eller cirka 110 timmar ljud. Det är mycket mer än vad någon kan göra själv. De har hittat 22000 fladdermusläten. Det är ett enormt bibliotek som vi kan träna algoritmerna att känna igen automatiskt, säger biologen Rory Gibb.

Kan klå experterna

Amatörerna har på så vis hjälpt till att förklara för datorn hur ljudspektrogrammet av ett läte ser ut. På så vis kan datorn lära sig att känna igen ett fladdermusläte och gradvis bli bättre på egen hand. Enligt forskarna klarar datorn att hitta och identifiera tre av fyra läten i nuläget. Men målet är att datorn ska bli bättre än experterna.

– Jag kan inte se varför det inte skulle bli så, men jag säger inte att det kommer att hända den närmaste framtiden. Men jag tror det, när vi har tillräckligt med mycket bra data att öva på så kommer det vara troligt, säger Oisin Mac Aodha.

Jens Rydell däremot är tveksam till att datorerna kan ta över experternas jobb när det gäller att övervaka fladdermöss.

– De beror på hur bra de blir. Nuvarande program kan nog användas för att övervaka dvärgfladdermus och kanske någon annan art, men inte så mycket mer. Att övervaka de ovanligare arterna med nuvarande approach tror jag inte på, säger han.

Fladdermusen får ny image

De nya möjligheterna att lyssna efter och artbestämma fladdermöss har gjort att de är på väg att byta skepnad. Fladdermöss har varit själva symbolen för skräck och ondska, inte minst i film, och många tycker att de är obehagliga. De har varit svåra för forskare att studera och de har varit bortglömda vid exploateringar. Man har knappt vetat var de finns. Men den här dystra bilden har börjat ändras. Fladdermössen är på väg att gå från läskiga och avskydda till populära och nyttiga. Kunskaperna har också gjort att man börjat förstå hur viktiga fladdermöss är i naturen.

– Fladdermöss är en bra mätare på biologisk mångfald och på hur hela ekosystemet mår. De hittas på de flesta kontinenter, i städer och på landet. De är bra på att pollinera växter, och begränsa skadeinsekter. De svarar också på klimatförändringar eftersom dom ha beteenden som är temperaturkänsliga som att gå i dvala, säger Kate Jones, professor i ekologi på University College London.

Ljudövervakning på frammarsch

Kate Jones leder en forskargrupp som fokuserar på hur mikrofoner kan användas för att övervaka och skydda djur.

– Då kan vi börja förstå mångfalden omkring oss och hur vi ska bevara den. Vi kan börja bedöma effekterna av klimatförändringar bättre, och av att sätta upp vindkraft eller ett ökat befolkningstryck. Fladdermöss ger oss också många ekosystemtjänster som pollinering, fröspridning och insektskontroll. Så det handlar inte bara om de arterna utan om oss också, säger Kate Jones.

Trädgårdstomten kan vakta din trädgård

Forskarnas dröm är att datorn kan artbestämma alla ljud i naturen eller trädgården.

– Folk skulle kunna ha en sensor i trädgården, eller en trädgårdstomte som skickar information om vilka fladdermöss, insekter eller fåglar som finns i trädgården. Jag tror att det skulle ge folk en chans att själva delta i vetenskap. Då skulle de själva kunna övervaka sin miljö och ta mer ansvar för den, säger Kate Jones.

Så arbetar vi

SVT:s nyheter ska stå för saklighet och opartiskhet. Det vi publicerar ska vara sant och relevant. Vid akuta nyhetslägen kan det vara svårt att få alla fakta bekräftade, då ska vi berätta vad vi vet – och inte vet. Läs mer om hur vi arbetar.