論文の概要: Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the communication of sperm whales

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08614v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 18:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:46:08.488525
• Title: Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the communication of sperm whales
• Title（参考訳）: cetacean translation initiative: a roadmap tociphering the communication of sperm whales
• Authors: Jacob Andreas, Ga\v{s}per Begu\v{s}, Michael M. Bronstein, Roee Diamant, Denley Delaney, Shane Gero, Shafi Goldwasser, David F. Gruber, Sarah de Haas, Peter Malkin, Roger Payne, Giovanni Petri, Daniela Rus, Pratyusha Sharma, Dan Tchernov, Pernille T{\o}nnesen, Antonio Torralba, Daniel Vogt, Robert J. Wood
• Abstract要約: 最近の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションを分析するための機械学習ツールの約束を示した。 マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素について概説する。 開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.41394631426678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The past decade has witnessed a groundbreaking rise of machine learning for human language analysis, with current methods capable of automatically accurately recovering various aspects of syntax and semantics - including sentence structure and grounded word meaning - from large data collections. Recent research showed the promise of such tools for analyzing acoustic communication in nonhuman species. We posit that machine learning will be the cornerstone of future collection, processing, and analysis of multimodal streams of data in animal communication studies, including bioacoustic, behavioral, biological, and environmental data. Cetaceans are unique non-human model species as they possess sophisticated acoustic communications, but utilize a very different encoding system that evolved in an aquatic rather than terrestrial medium. Sperm whales, in particular, with their highly-developed neuroanatomical features, cognitive abilities, social structures, and discrete click-based encoding make for an excellent starting point for advanced machine learning tools that can be applied to other animals in the future. This paper details a roadmap toward this goal based on currently existing technology and multidisciplinary scientific community effort. We outline the key elements required for the collection and processing of massive bioacoustic data of sperm whales, detecting their basic communication units and language-like higher-level structures, and validating these models through interactive playback experiments. The technological capabilities developed by such an undertaking are likely to yield cross-applications and advancements in broader communities investigating non-human communication and animal behavioral research.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、人間の言語分析のための機械学習は画期的な隆盛を遂げており、現在の手法では、構文や意味論のさまざまな側面(文構造や接頭辞の意味など)を、大規模なデータコレクションから正確に復元することができる。 近年の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションの分析ツールが期待されている。 我々は, 生物音響, 行動, 生物学的, 環境データなど, 動物のコミュニケーション研究におけるマルチモーダルデータストリームの収集, 処理, 解析の基盤として, 機械学習が重要であると仮定する。 ケタカンは高度な音響通信を持つため、独特な非ヒトのモデル種であるが、地上の媒体ではなく水中で進化した全く異なるエンコーディングシステムを使用している。 特にスペルムクジラは、高度に発達した神経解剖学的特徴、認知能力、社会構造、離散的なクリックベースの符号化によって、将来他の動物にも応用できる高度な機械学習ツールの出発点となる。 本稿では,既存の技術と多分野の科学コミュニティの取り組みに基づいて,この目標に向けてのロードマップについて述べる。 マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素を概説し,それらの基本コミュニケーションユニットと言語ライクな高レベル構造を検出し,インタラクティブな再生実験によりモデルを検証する。 このような事業によって開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性がある。

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