Kiedy księżyc uderza w oczy niczym wielki placek pizzy, jest to idealny czas na obserwację ptaków wędrownych.
Co ptaki robią w nocy? To proste pytanie zastanawiało naukowców przez setki lat. Istniały dzikie teorie, że ptaki schodzą pod wodę lub zanurzają się w błocie. W XIX wieku znaleziono niemieckiego bociana z afrykańską włócznią wbitą w szyję, co stanowiło dowód na to, że ptaki rzeczywiście migrują. W 1881 roku pewien naukowiec zaobserwował te migrujące ptaki lecące nocą, gdy skierował teleskop na księżyc.
Obserwowanie Księżyca przez ptaki pozostało w dużej mierze nauką niszową. Działa to podobnie jak metoda tranzytów w astronomii, w której egzoplanety są mierzone, gdy ich sylwetki przechodzą przed gwiazdą. Ornitolog George Lowery rozpoczął badania ilościowe w latach 50. ubiegłego wieku, organizując masowe kampanie zbierania danych z obserwacji Księżyca w całym kraju. Między zmierzchem a świtem ekipa Lowery’ego spoglądała w górę na pełnię Księżyca i zaznaczała drogi, kierunki lotu oraz liczbę widzianych ptaków. Ponieważ ówczesna technologia była stosunkowo prymitywna, skorelowano tarczę księżyca z okrągłą tarczą zegara i zaznaczono „czas” (odnoszący się do lokalizacji), o której ptak wszedł i wyszedł.
„Próbujemy to zautomatyzować za pomocą naszego małego robota” – mówi Wesley Honeycutt, pracownik naukowy Uniwersytetu w Oklahomie. „Bo choć technika Lowery’ego jest przydatna, to jednak bolesna. W ciągu ostatnich kilku lat tak często wpatrywałem się w Księżyc”.
Honeycutt ma na myśli LunAero, które stworzył wraz z zespołem z Uniwersytetu w Oklahomie. Sprzętowe elementy LunAero to kamera do nagrywania wideo, mały komputer, luneta i montaż z silnikiem. Wykorzystuje on proste techniki wizji komputerowej, aby utrzymać ostrość na Księżycu i poruszać się wraz z nim. Może wychwycić ptaki, które bierny obserwator mógłby przeoczyć. Montaż może pomieścić wiele różnych teleskopów, gdyby ptasiarze lub ornitolodzy chcieli przywieźć własne.
Oprócz nagrań wideo, system generuje również plik dziennika zawierający informacje o czasie nagrywania, liczbie klatek na sekundę oraz ustawieniach czujnika kamery. Zespół pracuje nad stworzeniem oprogramowania, które będzie w stanie analizować filmy uzyskane z LunAero. Na razie jednak, po zebraniu materiału wideo, człowiek musi ręcznie wyodrębnić klatki, na których znajdują się ptaki, i opisać ich tory i wzorce lotu (np. czy lecą wolno czy szybko). Wstępne testy przeprowadzono w kwietniu i maju 2018 i 2019 roku, czyli w szczytowym okresie migracji ptaków.
Naukowcy byli już w stanie wydobyć wiele informacji z danych, którymi dysponują do tej pory. „To zależy od warunków i tego, jak wysoko znajdują się ptaki. Z pewnością są ptaki, które można zidentyfikować, jeśli przyjmie się pewne założenia dotyczące miejsca, w którym się znajdujemy i tego, jakie ptaki możemy zobaczyć” – mówi Eli Bridge, ornitolog i adiunkt na Uniwersytecie w Oklahomie. „Niektóre ptaki mają naprawdę charakterystyczne wzorce lotu, które można rozpoznać – widzimy, jak nurogęsi szybują w górę i w dół. Oprócz zwykłego liczenia ptaków, można uzyskać dla nich naprawdę dokładne wskazówki dotyczące kierunku lotu. Można zwizualizować znoszenie przez wiatr”.
Celem zespołu jest wykorzystanie tej techniki jako uzupełnienia innych narzędzi do śledzenia migracji ptaków, takich jak aeroekologia radarowa.
„Aeroekologia radarowa jest fajna, bo można zobaczyć migrantów i to, jak wylatują z miasta lub z grzęd, jak lecą i na jakiej wysokości, ale nie można powiedzieć, na co się patrzy” – mówi Honeycutt. „Można zobaczyć, że w tym obszarze nieba znajduje się balon z wodą [masa czegoś w kształcie balonu], ale nie można stwierdzić, jaki to ptak, czy jest to 12 ptaków, czy trzy owady w prochowcu – nie wiemy, dopóki nie będziemy mieli sposobu, aby na to spojrzeć”.
Każdy może zbudować urządzenie LunAero z materiałów znalezionych w warsztacie i silników z Amazona. Wzór części i instrukcja montażu są ogólnodostępne. Koszt komponentów LunAero bez teleskopu wynosi około 150 dolarów. Najdroższym komponentem jest komputer Raspberry Pi, który zasila system. „Jedną z zalet posiadania tych naprawdę tanich instrumentów jest to, że można ich rozmieścić wiele naraz” – mówi Honeycutt. „Jeśli masz wszystkie te kiepskie czujniki rozmieszczone jeden obok drugiego, w końcu osiągniesz masę krytyczną czujników, dzięki której zaczniesz uzyskiwać dane porównywalne z wysokiej jakości oprzyrządowaniem”.
Po opublikowaniu technologii LunAero w 2020 roku w czasopiśmie HardwareX, Bridge i Honeycutt kontynuowali wprowadzanie ulepszeń sprzętowych i wysyłanie urządzeń do wypróbowania przez ptasiarzy.
„Idealnie byłoby, gdyby było to narzędzie do nauki obywatelskiej. Nie wiem, czy jeszcze to osiągnęliśmy. Było kilka drobnych problemów, które to utrudniały” – mówi Bridge. Jeśli warunki pogodowe będą złe lub Księżyc zostanie zakryty przez chmury, czeka nas długa noc rekonfiguracji urządzenia. Obserwacje są powiązane z cyklem księżycowym, a ilość danych, które może zebrać LunAero, spada, gdy Księżyc jest mniejszy niż połowa pełni.
„Ciągle trzeba było wprowadzać drobne poprawki, stopniowo ulepszać sposób stabilnego trzymania kamery na wielu różnych lunetach” – zauważa Honeycutt. „I choć nie jest to wielki skok koncepcyjny w sprzęcie, to właśnie te małe rzeczy zwiększają potencjalną bazę użytkowników”.
Grupa pracuje obecnie nad jednym z pierwszych dokumentów dotyczących zachowań społecznych, które można uchwycić i określić ilościowo za pomocą LunAero. „Można stwierdzić, czy ptaki lecą same, czy w skupisku, czasem w formacji, a czasem po prostu w luźnej grupie” – mówi Bridge. „Nie sądzę, aby istniał jakikolwiek inny sposób, aby zobaczyć to w nocy, chyba że masz reflektor lub kamerę na podczerwień, lub inny sposób bezpośredniej obserwacji ptaków”.
Analiza danych jest dużą barierą w rozpowszechnianiu danych w formie papierowej. „Analiza danych zajmuje trochę więcej czasu niż ich zbieranie, ponieważ trzeba w zasadzie przeglądać je klatka po klatce” – mówi Bridge. „Nie mamy obecnie środków do przetwarzania dużej liczby filmów od wielu osób”.
I choć mogłoby się wydawać, że narzędzie takie jak uczenie maszynowe mogłoby pomóc, niestety, może to nie być jeszcze możliwe. „Jeśli przyjrzeć się nagraniu, wiele z tych ptaków ma wielkość jednego piksela” – mówi Honeycutt. „Odróżnienie jednego piksela, który jest prawdziwym ptakiem, od 10 000 pikseli niebędących ptakami jest nietrywialnym problemem, z którym techniki uczenia maszynowego chyba jeszcze sobie nie poradzą. Dlatego pracujemy nad systemem naiwnym, który jest bardziej wymagający obliczeniowo”.
Obecnie grupa pracuje nad proof-of-concept i wczesnymi danymi dotyczącymi instrumentu. Wyobrażają sobie jednak, że za pięć lat może on stać się unikalnym dodatkiem do istniejącej technologii migracji.
„Jeśli masz urządzenia śledzące na [ptakach], lub jeśli widzisz je przez radar, nie możesz bezpośrednio obserwować ptaków. Możliwość bezpośredniej obserwacji ptaków, nawet gdy lecą przez księżyc, to unikalny zestaw danych” – mówi Jeff Kelly, profesor biologii na Uniwersytecie w Oklahomie. „Zawsze warto zintegrować te dane z danymi o śledzeniu, dzięki którym można uzyskać informacje o tym, gdzie i kiedy ptak leciał, ale nie można go bezpośrednio zobaczyć”.
Nadal pozostaje wiele tajemnic, jeśli chodzi o zrozumienie, dlaczego i jak ptaki migrują. Czy ptaki lecą razem, czy lecą osobno, czy reagują na te same warunki wiatrowe, czy wszystkie lecą na tych samych wysokościach? „Trudno jest nam konkretnie zrozumieć, z czym te ptaki mają do czynienia” – mówi Kelly. „Kiedy zaczniemy mówić o infrastrukturze, którą budujemy w powietrzu, lub o kolizjach ptaków z budynkami i problemach z oświetleniem w nocy, tego rodzaju dane, dzięki którym ludzie mogą konkretnie zaobserwować, co się dzieje, będą miały duży wpływ na ich zdolność do zrozumienia problemu”.