The story behind the card
Lions roar to mark their territory and keep in touch with the rest of the pride, and a roar can be heard several kilometres away. A team at the University of Exeter separated the famous full-throated roar from a flatter, less varied call that always follows it, which they named the intermediary roar. Machine learning, a computer program that learns patterns from examples, sorted the calls into the right type 95.4% of the time using only two measurements: each call's length and its highest pitch. When the program picked out the full-throated roars itself, it identified individual lions with 94.3% accuracy, slightly better than with roars chosen by people. Because lions are hard to count by sight, conservationists hope to estimate their numbers from sound recordings instead.
Türkçe oku
Afrika aslanları iki farklı biçimde kükrer; bunu 2025'te yayımlanan bir araştırma ortaya koydu. Araştırmacılar makine öğrenmesiyle bu iki sesi birbirinden ayırdı ve aslanları yalnızca kükremelerinden yaklaşık %94 doğrulukla tek tek tanıdı.Ecology and Evolution dergisi, 2025
Aslanlar hem bölgelerini duyurmak hem de sürünün öteki üyeleriyle haberleşmek için kükrer; bu ses kilometrelerce öteden duyulabilir. Exeter Üniversitesi'nden bir ekip, herkesin bildiği gür kükremeyi, hep onun ardından gelen daha düz ve tekdüze bir sesten ayırdı ve bu ikinci sese “ara kükreme” adını verdi. Örneklerden kalıp çıkarmayı öğrenen bir bilgisayar programı, yani makine öğrenmesi, yalnızca iki ölçüye, her sesin süresine ve en yüksek perdesine bakarak sesleri %95,4 doğrulukla doğru türe ayırdı. Gür kükremeleri kendisi seçtiğinde aslanları tek tek tanıma başarısı %94,3 oldu; bu, kükremeleri insanlar seçtiğindekinden biraz daha iyi bir sonuçtu. Aslanları gözle saymak zor olduğu için koruma çalışanları, aslan sayısını ses kayıtlarından tahmin etmeyi umuyor.
