Bilim adamları yasadışı silah seslerini tespit etmek için yöntemler araştırıyor yağmur ormanlarında kaçak avlanma sinir ağlarını birleştirdi ve akustik algılama doğal sesleri ayırt etme teknolojisi silah sesleri.
Yeni yaklaşımın arkasındaki Cornell Üniversitesi liderliğindeki ekip, süreçlerinin ateşli silah tespitini geliştirebileceğini ve yetkililere ve yetkililere yardımcı olabileceğini söyledi. çevreciler Kaçak avcıların yerini tespit edin ve hareket şekillerini takip edin. Ekip ayrıca teknolojilerini çeşitli ortamlarda çalışacak şekilde geliştirmeyi umuyor. doğal olarak oluşan sesleri silah seslerinden ayırt etmek değer sunabilir.
Bir göre ifade Ekibin çalışmasını detaylandıran Amerika Akustik Derneği’nin sunduğu, silah seslerini tespit etmek için tasarlanmış akustik sensörler zaten her yere yerleştirilmiş durumda. yağmur ormanları. Teorik olarak bunlar akustik sensör ağlar, kaçak avlanma faaliyetleriyle ilişkili silah seslerini tespit edebilir ve işaret edebilir kanun yaptırımı ve koruma yetkilileri suçlulara karşı. Pratikte akustik sensörler yağmur ormanlarındaki doğal sesleri gerçek silah seslerinden ayırt etmekte zorlanıyor.
Örneğin, sensörler kolayca ayırt edebilir kuş cıvıltı veya ıslık insan yapımı seslerden. Ancak sensörler dalların çatlama sesini, düşen ağaçları veya su damlama seslerini algıladığında, araştırmacılar bu sesleri genellikle silah sesleriyle “birleştirebileceklerini” söyledi. Sorun, bunların etkinliğini sınırladı ve akustik ateşli silah tanımlamasının diğer konumlara ve ortamlara genişletilmesine yönelik potansiyel çabaları sekteye uğrattı.
Araştırma ekibi, “Yağmur ormanlarının göbeği gürültülüdür ve sürekli bir ses verisi akışının ayrıştırılması hesaplama açısından zorludur” diye açıkladı.
Teknolojiyi geliştirmeyi ümit eden Naveen Dhar, Cornell Üniversitesi’nin K. Lisa Yang Koruma Biyoakustiği Merkezi ve Fil Dinleme Projesi’nden işbirlikçileriyle birlikte, modern sinir ağlarının bilgi işlem gücünden yararlandı. Ekibin açıklamasına göre bu, operatörlerin yanlış pozitif sinyalleri “gerçek zamanlı” olarak kaçak avlanmayı gösterebilecek gerçek silah seslerinden hızlı bir şekilde ayırmasına yardımcı olmak için sensörlere eşlik edebilecek ve akustik sinyalleri kaynaklarında işleyebilecek taşınabilir bir cihaz yaratmak anlamına geliyordu.
Ekibin önerdiği model, araştırmacılar ve korumacılar tarafından uzun vadeli ses manzaralarını yakalamak ve kaydetmek için halihazırda kullanılan otonom kayıt birimlerinden (ARU’lar) ses sinyallerini toplayarak çalışıyor. Bu hassas mikrofonlar uzun süreli gözlemlerde kullanılabildiğinden, güç açısından oldukça verimli olacak şekilde tasarlanmıştır.
Dhar’ın önerdiği modelde, enerji tasarruflu ARU’lardan oluşan bir ağ, kaçak avlanmanın meydana geldiği bilinen bir ormana stratejik olarak yerleştirildi. Bu bireysel dinleme karakolları, daha karmaşık işlem görevlerini yerine getiren merkezi bir merkeze bağlıdır.
Bir ARU, “ateş sesi muhtemel” olarak işaretlediği bir ses aldığında, bu veriler yerel cihazın yerleşik mikroişlemcisine iletilir. Ekibin önerdiği sinir ağı yaklaşımı sahada çalışacak şekilde tasarlandığından, potansiyel silah sesi analiz ediliyor ve merkezi merkeze bağlanmadan önce ya başka bir şey olarak filtreleniyor ya da silah sesi olarak işaretleniyor.
Araştırmanın yazarlarına göre, ATRU’dan merkezi merkeze yalnızca silah sesi olarak tanımlanan sesler aktarılıyor ve bu da “web’deki diğer cihazlardan veri toplanmasını başlatıyor.” Yalnızca merkezi merkezde mevcut olan eklenen veriler, sistemin şüpheli sesin yanlış pozitif mi yoksa gerçek bir silah sesi mi olduğu konusunda nihai bir tespit yapmasına olanak tanır.
Dhar’ın önerdiği modelin son adımında, merkezi merkez her sensörden gelen ses dosyalarını topluyor ve saklıyor. Cornell liderliğindeki ekip, bu bilginin silah sesinin yerini belirlemek ve “kaçak avcılığa acil müdahale için korucuları koordinatlarla uyarmak” için kullanılabileceğini söyledi.
Model hala test ve geliştirme aşamasında olmasına rağmen Dhar, sinir ağlarına, akustik imzaya dayalı olarak ateşlenen silahın türünü tespit etme yeteneği kazandırmak için çalıştıklarını söyledi. Ekip, bu verilerin sonuçta cihazlarının farklı ateşli silah kökenleri arasında ayrım yapmasına ve bunları motorlu testereler veya kamyonlar gibi ormanlık ortamlarda yaygın olarak bulunan diğer faaliyetlerden daha da ayırmasına yardımcı olabileceğini söyledi. Başarılı olmaları durumunda yaklaşımlarını gerçek dünya ortamında saha testine tabi tutmayı umuyorlar.
Olası uygulamaları tartışırken Dhar, cihazının korucular ve koruma yöneticileri tarafından doğru, doğrulanabilir bir silah sesi uyarısına ihtiyaç duyduklarında “yerde” müdahale için bir araç olarak kullanılmasını öngördüğünü söyledi. Ayrıca sistemin, koruma ve önleme kaynaklarının en etkili şekilde tahsis edilmesine yardımcı olmak için kullanıcılara “kaçak avcıların uzay-zamansal eğilimleri hakkında düşük gecikmeli veriler” sağlayabileceğini söyledi.
Araştırmacılar, kaçak avcılıkla mücadele faaliyetleri için tasarlanmış olmasına rağmen, silah seslerini tespit edebilen ve yerelleştirebilen bir sistemin, daha geniş bir ortam yelpazesinde çalışacak şekilde diğer veri kaynaklarına uyarlanabileceğini belirtti.
Dhar, “Cihazın, Nesnelerin İnterneti altyapı yenilikleri ve malzeme maliyetlerinin düşürülmesiyle birleşerek dünyanın herhangi bir yerinde kullanılabilen gerçek zamanlı tespit için düşük maliyetli, açık kaynaklı bir çerçeve üretebileceğini umuyorum” dedi.
Dhar, modelini 2 Aralık Salı günü saat 15:00’te (HST) sunacak. Amerika Akustik Derneği ve Japonya Akustik Topluluğu Altıncı Ortak Toplantısı1-5 Aralık tarihleri arasında Honolulu, Hawaii’de gerçekleştirilecek.
Christopher Plain, Bilim Kurgu ve Fantazi roman yazarı ve The Debrief’te Baş Bilim Yazarıdır. Onu takip edin ve onunla bağlantı kurun X, onun kitapları hakkında bilgi edinin plainfiction.comveya doğrudan şu adrese e-posta gönderin: [email protected].
