Ľahké neurónové siete testované na vtákoch z národného parku Doñana v Španielsku spracúvajú zvuk priamo v teréne. V porovnaní so systémom BirdNET zrýchlili vyhodnocovanie 2,2- až 4,7-násobne a spotrebovali o 41 až 71 percent menej energie.
Vedci predstavili model AVISNet na automatické rozpoznávanie druhov vtákov podľa zvukových záznamov. Systém je určený pre zariadenia s obmedzeným výpočtovým výkonom a nahrávky dokáže vyhodnocovať priamo na mieste bez využitia cloudových výpočtov.
Autori model použili na vtáčie druhy žijúce v španielskom národnom parku Doñana. Pri nahrávkach zameraných na konkrétne vtáčie hlasy dosiahli modely v úlohe určovania druhov hodnotu F1 najviac 0,70. Hodnota F1 spája presnosť a úplnosť rozpoznávania do jedného ukazovateľa.
Pri troch súboroch reálnych nahrávok zvukovej krajiny dosiahli ľahké konvolučné neurónové siete na úrovni celých súborov hodnotu F1 od 0,56 do 0,72. Na úrovni jednotlivých hlasových prejavov sa hodnota F1 pohybovala od 0,29 do 0,39 a priemerná priemerná presnosť (mAP) od 0,41 do 0,69.
V porovnaní s nástrojom BirdNET boli modely pri vyhodnocovaní na hardvéri s obmedzenými zdrojmi 2,2- až 4,7-násobne rýchlejšie a priniesli úsporu energie od 41 do 71 percent. Systém podľa autorov už podporuje viac ako 300 druhov.
Výskumníci upozorňujú, že tréningové údaje sa opierali o automaticky označené nahrávky, ktoré zvýhodňujú pomerne čisté hlasové prejavy. Budúci výskum má preto rozšíriť rozmanitosť tréningových údajov a porovnať ďalšie úsporné architektúry za rovnakých podmienok.
Štúdiu Delie Velasco-Monterovej, Davida Solísa-Martína, Jorgeho Fernándeza-Berniho, Giulie Bastianelliovej a Javiera Bustamanteho zverejnil 4. novembra 2026 časopis PLOS One.
AI ilustráciaSystematický prehľad 107 kontrolovaných štúdií na ľuďoch a zvieratách nedokázal pri väčšine skúmaných oblastí vyvodiť závery o účinkoch rádiofrekvenčných elektromagnetických polí v pásme 3 až 30 GHz. Väčšina prác mala metodické nedostatky.
AI ilustráciaPodpora na rok 2026 sa rozdelí medzi vznik nových združení a projekty spolupráce. Oprávnené subjekty musia pôsobiť na území Baskicka.
Analýza 903 druhov stavovcov z mexickej biosférickej rezervácie Los Tuxtlas odhalila výrazné medzery v údajoch využiteľných na určovanie druhov pomocou DNA. Najmenej preskúmanou skupinou boli plazy.
Výskum na Čchingchajsko-tibetskej náhornej plošine zistil, že účinky troch pôdnych prísad na živiny, pH a mikrobiálne spoločenstvá sa líšili podľa stupňa poškodenia lúk.
Velasco-Montero et al This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. Selected abstract and body passages only; no figure, table, dataset, logo or third-party media reuse.
Slovenské spracovanie a prípadný preklad: novinky.nakupovanie.sk, 2026, s využitím AI. Text bol skrátený a redakčne upravený. Nejde o oficiálny preklad ani schválenie autorom či PLOS.
