Monterey Bay Aquarium 및 기타 기관의 연구원 팀은 이러한 격차를 메우고 해양 동물 운동에 대한보다 완전한 그림을 만들 수있는 새로운 방법을 개발했습니다. Journal *Scientific Reports *에 발표 된 그들의 작업은 해류, 해수면 온도 및 기타 환경 조건에 대한 데이터를 사용하여 태그가 데이터를 전송하지 않았을 때 동물이 이동했을 수있는 위치를 추정합니다.
Monterey Bay Aquarium의 연구 과학자 인 Ari Friedlaender 박사는“우리의 방법을 통해 우리는 다른 방법으로 추적 할 수없는 동물을 추적 할 수 있으며, 이는 우리에게 그들의 철새 패턴에 대한보다 정확한 그림을 제공 할 수 있습니다.
이 방법을 개발하기 위해 Friedlaender와 그녀의 팀은 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 22 개의 다른 해양 동물 종에 연결된 위성 태그의 데이터를 분석했습니다. 그들은 태그가 환경 데이터 만 사용하여 데이터를 전송하지 않았을 때 동물의 위치를 정확하게 예측할 수 있음을 발견했습니다.
연구원들은 그들의 방법이 해양 동물 운동에 대한 이해를 향상 시키고이 동물들의 보존을 도울 수있는 잠재력이 있다고 말합니다. 해양 동물이 언제 어디서 여행하는지에 대해 더 많이 알면 서식지를 더 잘 보호하고 인간 활동과의 상호 작용의 위험을 줄일 수 있습니다.
Oregon State University의 해양 생물학 교수 인 Bruce Mate 박사는“이것은이 놀라운 동물들의 삶에 대해 더 많이 배울 수있는 정말 강력한 도구입니다. "우리는이 방법이 우리가 처분 할 때 어떤 새로운 발견을 할 수 있는지를 알게되어 기쁩니다."
