Это замечательный мир — и вселенная — вокруг нас.

Джонатан Гроукоутт находит «счастливое место» в прыжках по африканской саванне на внедорожнике 4×4. Как биолог, изучающий крупных хищников, он отслеживает хищников в дикой природе. Это тяжелая работа; этих животных бывает трудно найти.

Обычные методы часто сводятся к часам вождения в поисках следов или экскрементов. Некоторые исследователи устанавливают фотоловушки в надежде запечатлеть проходящих животных. Гроукоутт считал, что этого все еще недостаточно. Возможно, ученые могли бы не только искать следы животных, но и слушать их.

«Виды вроде львов, леопардов и гиен издают одни из самых узнаваемых звуков в животном мире», отмечает Гроукоутт. Причем «эти звуки распространяются на многие километры». И далеко не только крупные хищники издают звуки. Птицы, млекопитающие и насекомые тоже. Рептилии, амфибии, рыбы — даже ракообразные — тоже. Одни призывают партнеров или защищают территории, другие кричат, чтобы отпугнуть хищников. Звуки помогают многим существам ориентироваться в окружении и поддерживать связь друг с другом. Эта какофония щебета, писков, шуршания и ревов может помочь и ученым — если они знают, что слушать.

По всему миру все больше исследователей изучают, как живые существа производят, передают и воспринимают звуки. Аудиозаписыватели можно прикрепить к дереву или положить на дно океана. После установки устройства фиксируют эти биоакустические данные, не беспокоя животных. Это делает их особенно полезными в природоохранных проектах.

Подслушивая «разговоры» в окрестности, исследователи могут выяснить, какие виды обитают в районе и чем они занимаются. По звукам можно оценить численность популяций и следить за состоянием видов. Знание местонахождения животных также помогает снижать конфликты между людьми и животными. По всем этим причинам биоакустика может стать мощным инструментом в борьбе за сохранение исчезающих видов.

Исследование африканских хищников

Гроукоутт провел первое масштабное биоакустическое обследование африканских хищников. Тогда он был аспирантом в Университете Эксетера в Англии. Он и его команда работали в Восточной Африке, в национальном парке Ньерере в Танзании. Они развернули 50 акустических регистраторов на площади 450 квадратных километров.

Сначала он сосредоточился на леопардах. Эти одиночные кошки скрытны и ночные, что затрудняет мониторинг их численности. Гроукоутт пытался идентифицировать животных по звуку.

Леопарды издают глубокие «пилящие» рева, похожие на звук пиления древесины. Гроукоутт и коллеги обнаружили, что рев каждого леопарда уникален. «Так что вы можете опознавать леопардов не только по пятнам, но и по их ревах», сообщает Гроукоутт.

Он устанавливал акустические регистраторы рядом с фотоловушками. Это позволяло сопоставлять конкретных леопардов с их ревом. С помощью этих данных компьютерная модель смогла отличать леопардов по реву с точностью 93 процента. Это показало, что рев каждого леопарда достаточно уникален для его идентификации.

Львы и их рев

Может ли то же самое быть верно и для других больших кошек?

Когда Гроукоутт переключился на львов, он заметил закономерности. Одни их рева были громкими, продолжительными и сложными, другие — короче и проще. Он задался вопросом, используют ли львы разные типы ревов.

С помощью искусственного интеллекта (ИИ) он проанализировал эти рева. Анализ показал, что львы производят два разных типа. Существует знакомый, полный рев, который вы, возможно, слышали в зоопарке или в фильме. А есть более короткий, низкочастотный рев. Он назвал этот ранее не классифицированный звук «промежуточным» ревом.

Но Гроукоутта в первую очередь интересовала возможность идентификации отдельных львов по их рева. Для этого он создал инструмент ИИ, который называет «Shazam для львов». Он анализирует только полные ревы — потому что в них содержится наибольшее количество звуковой информации. ИИ, как выяснилось, мог опознавать конкретного льва по его реву с точностью более 95 процентов. Это лучше, чем могут сделать человеческие эксперты.

Львы издают разные типы выкриков в пределах серии ревов. Полные ревы самые громкие и содержат наиболее подробную вокализацию; их можно использовать для опознания отдельных львов. Эти большие кошки также производят ранее не классифицированную вокализацию, названную «промежуточным» ревом, показывают новые исследования.

Связывание кошек с их ревами может помочь исследователям подсчитывать и отслеживать больших кошек. Это, в свою очередь, позволит оценивать размеры популяций и контролировать ареалы отдельных животных. Подобные данные необходимы защитникам природы и другим заинтересованным сторонам для охраны дикой природы и людей.

Звуковые исследования гиббонов

Эта работа подчеркивает, сколько нам еще предстоит узнать о даже хорошо знакомых звуках, таких как рёв льва, отмечает Гроукоутт. «Когда‑нибудь мы, возможно, лучше поймем, почему животные издают именно такие звуки», добавляет он. «Пытаться выяснить, что животные хотят сказать своими звуками, людей интересовало долгое время. Думаю, это будет продолжать нас увлекать еще долго». Звук особенно полезен, когда животные редки или их трудно увидеть.

Последние 74 гиббона Цао-вита на Земле живут в отдаленной части Юго‑Восточной Азии, в участке горного тропического леса на севере Вьетнама. Считалось, что этот вид вымер до 2002 года, когда ученые обнаружили небольшую популяцию. Эти критически исчезающие приматы проводят жизнь в вершинах деревьев, что делает их почти недоступными для визуального наблюдения.

К счастью, гиббоны Цао-вита любят заявлять о себе. Спаренные пары исполняют громкие мелодичные дуэты. Это музыка для ушей Анджелы Дассоу.

«Это привилегия — услышать один из самых редких приматов на планете, исполняющий утренний дуэт», говорит она. Они «немного жутковаты», отмечает она, «но и прекрасно будят по утрам».

Дассоу — биолог из колледжа Картадж в Кеноше, Висконсин. В течение последних пяти лет она вместе с партнерами во Вьетнаме изучала гиббонов Цао-вита. Чтобы находить животных, команда использует специально разработанные акустические регистраторы. Дассоу размещает около 20 таких устройств по территории. За счет этого один и тот же зов гиббона достигает разных регистраторов с небольшими задержками. Сравнив эти задержки, компьютеры способны точно определить, откуда пришел звук.

«Наши регистраторы не просто сообщают, присутствует ли животное», говорит Дассоу. «Они дают нам GPS‑координаты того, где находится животное, без необходимости надевать на него радиошейку». Дассоу отслеживает перемещения гиббонов по их призывам и мониторит их популяцию. Этот звуковой ландшафт также рассказывает ей о социальной жизни этих приматов. Ее команда делится полученными данными с местными рейнджерами, которые используют информацию для защиты гиббонов и управления лесным хозяйством.

Конические звуки тигров

Дассоу также применяет биоакустические методы в другом азиатском лесу, чтобы уменьшить конфликты между людьми и бенгальскими тиграми. За последние 10 лет природоохранные программы увеличили численность этих тигров в Непале. Это хорошая новость для вида, но также привело к большему числу встреч людей с этими верховными хищниками. Особенно это касается сельских районов, где люди зависят от леса в своей повседневной жизни.

Чтобы помочь людям сосуществовать с большими кошками, Дассоу разработала акустическую систему тревоги. Она предупреждает жителей деревень о приближении тигров.

Пришлось проявить немного креативности. «Тигры, как правило, тихие. Очень редко их слышно вокализовать», отмечает Дассоу. «Но в этом районе много оленей чигал, и они являются добычей тигров. Как вы можете ожидать, эти олени отлично распознают приближение тигра». Когда чигал замечает тигра, он издает предупредительный лай. Регистраторы в лесу улавливают эти лайки и оповещают местных жителей. Система предупреждает людей о приближающихся тиграх в реальном времени. Тогда жители могут принять дополнительные меры предосторожности: избегать участков, где видели тигра, или передвигаться группами при переходе через лес.

Ограничение столкновений с морскими млекопитающими

Исследователи давно слушают звуки, производимые морскими животными. Теперь эти звуки могут помочь людям безопасно делить океан с ними.

Ана Ширович — морская эколог из Норвежского технологического университета в Тронхейме. Она входит в международную команду проекта Whale Safe. Это мощный инструмент предотвращения столкновений кораблей с исчезающими китами.

Столкновения с судами часто смертельны для крупных китов. Исследования показывают, что снижение скорости судна — один из способов уменьшить риск гибели китов. Но судам нужно знать, где и когда замедляться, чтобы избежать столкновений.

Здесь вступает в действие Whale Safe. Система в режиме почти реального времени картографирует местоположения крупных грузовых судов и синих, финвалов и горбатых китов. Для этого Whale Safe использует данные из трех источников. Первый — система мониторинга китовых вокализаций. Второй — мобильное приложение, через которое береговые (community) наблюдатели регистрируют встречи с китами. Третий — модель, отслеживающая определенные океанические условия.

Данные из всех этих источников объединяются, чтобы оценить вероятность присутствия китов в районе. Суда могут использовать эти оценки, чтобы решить, где следует снизить скорость.

Whale Safe впервые применяли в Канале Санта‑Барбара у побережья Калифорнии — недалеко от нескольких крупных портов. Это также важная кормовая и миграционная зона для крупных китов. Позже система была расширена до залива Сан‑Франциско — второго по загруженности порта Калифорнии и еще одной зоны риска столкновений с китами.

Каждый год столкновения с крупными судами уносят жизни десятков китов в этих регионах. Даже небольшое снижение скорости спасает жизни: судно, уменьшающее скорость с 15 до 10 узлов, сокращает вдвое риск столкновения с китом.

Технологии для изучения звуков

Часть удовольствия в работе Ширович, по ее словам, — это слушать участки океана, которые никогда раньше не слышал человек. Когда она оставляет регистраторы на морском дне, те часто улавливают неожиданные или неизвестные звуки.

«Океан занимает огромную часть планеты, но еще многое в нем не изучено», говорит она. «Мне нравится узнавать новую информацию и решать, что с ней делать. Моя работа — часть приключения, часть решения головоломок и часть новых открытий».

Акустические записи могут охватывать огромные объемы данных. Их анализ раньше был медленным и трудоемким: исследователям приходилось внимательно прослушивать записи в поисках определенных звуков.

Современные акустические регистраторы можно оставлять без присмотра неделями, месяцами или даже годами. Они способны собирать и хранить огромные массивы данных — иногда больше, чем кто‑то сумел бы прослушать за всю жизнь. Что же делать исследователю?

За последнее десятилетие технологии ИИ развились и изменили подходы к анализу звуковых записей. Теперь алгоритмы ИИ могут выполнять большую часть работы: сортировать записи и идентифицировать звуки. Они обрабатывают данные быстрее и точнее, чем люди.

Йеппе Хаве Расмуссен — биолог из Университета Копенгагена в Дании. Он специализируется на применении ИИ в биоакустике животных. Алгоритмы ИИ обычно не обучают напрямую на анализ звуков, отмечает он. Сначала звуковые данные нужно преобразовать в визуальную форму.

«ИИ очень хорошо обнаруживает и классифицирует объекты на изображениях», говорит он. «Поэтому мы конвертируем звуковой файл в спектрограмму». Это скорее изображение, объясняет Расмуссен: по вертикали там показана частота звука, по горизонтали — время.

Затем модели ИИ обучают на этих спектрограммах, чтобы распознавать призывы конкретных видов.

Мониторинг гавайских тюленей-монахов

Расмуссен использует такой подход, чтобы узнать больше о исчезающих видах. Гавайские тюлени-монахи — одни из самых редких морских млекопитающих в мире. Они живут в теплых субтропических водах вокруг Гавайских островов и проводят около двух третей времени в море.

«В мире осталось всего 1600 гавайских тюленей‑монахов», говорит он. «Если мы сможем отследить, где они находятся, мы сможем лучше определить, какие места особенно нуждаются в защите. Прослушивание их подводных призывов — очень хороший способ».

Недавно команда исследователей выделила шесть типов подводных звонков этих тюленей. Это станы, кваканья и выкрики «вуп». Расмуссен сейчас использует ИИ для автоматического обнаружения этих позывов. Его команда надеется выяснить, где тюлени проводят время, чтобы защитники могли приоритезировать охрану этих участков.

Гавайские тюлени‑монахи издают множество различных подводных звуков: кваки, стоны, рычания, вокальные «вуп», гудения и другие. Ученые используют ИИ для мониторинга океана на предмет этих призывов, чтобы решать, где сконцентрировать усилия по защите этих исчезающих морских млекопитающих.

Расмуссен также исследует другие способы применения ИИ в биоакустике. Например, ИИ может помочь оценивать благополучие животных в неволе. В одном недавнем исследовании его инструменты могли определить, исходит ли звук свиньи от стрессового состояния или от благополучия.

«Сочетание биоакустики и ИИ — это окно, через которое мы можем заглянуть в мир животных», говорит он.

Такие методы, по словам Расмуссена, помогут науке «обнаружить, что в коммуникации животных скрыто гораздо больше информации».