Geluid verplaatst zich onder water bijna vijf keer zo snel als boven water en reikt tientallen kilometers ver. Hoe zouden we geluidsopnamen, die onder water zijn gemaakt, kunnen gebruiken om interessante informatie op te halen over bijvoorbeeld scheepvaart op de Noordzee? Of over de overlast van werkzaamheden voor zeezoogdieren? Met die vraag gaat het DigiShape seedmoney project ‘Onderwatergeluid classificatie met AI’ aan de slag. Marieke Bezemer en Frank Klein Schaarsberg van Witteveen+Bos vertellen over de plannen.
Bron afbeeldingen: Jomopans, https://northsearegion.eu/jomopans/
Wat gaan jullie doen in dit project?
“We gaan de beschikbare geluidsopnames van het Nederlandse meetpunt in de Noordzee van het Jomopans project inventariseren en analyseren, zodat we verschillende geluidsbronnen in onderwatergeluid kunnen gaan herkennen en classificeren. Denk aan scheepvaart en getijdestromingen. Daarmee komt er een schat aan informatie vrij, die je in allerlei toepassingen kunt gebruiken. Maar meer algemeen kun je dit ook gaan toepassen op andere locaties en informatie vinden over windmolenparken of werkzaamheden rondom windmolenparken en de aanwezigheid van zeezoogdieren.”
Aan wat voor toepassingen denken jullie dan?
“Dat hangt ervan af wat de gebruikers willen. We hebben gesproken met andere DigiShape partners, zoals Boskalis en Van Oord, om te bepalen wat de belangrijkste vragen zijn. Hieruit kwam naar voren dat er behoefte is naar dit soort technieken om processen te automatiseren, bijvoorbeeld voor detectie van zeezoogdieren rondom bouwwerkzaamheden. Vanuit andere partijen hebben we gehoord dat er behoefte is aan het beschermen van kritieke infrastructuur. Denk aan windmolenparken, kabels en leidingen, zoals bijvoorbeeld de Nordstream. Op basis van onderwatergeluid zou het mogelijk moeten zijn om te bepalen of er een schip in de buurt is, en misschien zelfs om wat voor schip het gaat, hoe snel het vaart en in welke richting. Omdat onderwatergeluid tientallen kilometers ver reikt, kan het in theorie veel eerder waarschuwingen afgeven dan een bewakingscamera zou doen.
Een andere toepassing kan zijn het ondersteunen van ecologisch onderzoek naar zeezoogdieren. Met behulp van onderwatergeluid is het wellicht mogelijk om migratiepatronen, voortplantingsgedrag en habitatgebruik van walvissen en dolfijnen in kaart te brengen. Maar zeker weten we dit allemaal nog niet, want we willen eerst meer te weten komen over de beschikbare geluidsbronnen en wat we daaruit af kunnen leiden. Ons doel is om een basis te leggen waarop toekomstige onderzoekers kunnen voortbouwen.”
Welke stappen hebben jullie in gedachten?
“We zijn momenteel in de inventarisatiefase, waarin we kijken welke data er beschikbaar is en welke vragen we met die data kunnen beantwoorden binnen dit onderzoek. We willen dit onderzoek starten met de vraag hoe een dataset eruit moet zien en welke informatie allemaal belangrijk is. Deze informatie gaan we gebruiken om zelf een openbare dataset van geluidsfragmenten met labels creëren. Dit zal een basis zijn, een platform, waarvoor we iedereen willen uitnodigen om met de data aan de slag te gaan en hun favoriete Machine Learning modellen te proberen.
Ook willen we hier zelf mee aan de slag gaan en in gesprek komen met anderen en zo hopen we een stapje verder te komen en kennis te ontwikkelen over welke Machine Learning technieken het meest geschikt zijn. Uiteindelijk komen we zo ook steeds meer te weten over wat de akoestische footprint, die we in de audiogrammen zien, precies betekent. Gaat het om een groot schip of om een klein schip? Zwemt die dolfijn nu weg of komt hij dichterbij? Betekent die ruis dat het waait, of is er sprake van een sterke getijdestroming? Er is nog heel veel te leren over onderwatergeluid. En deze kennis kan je vervolgens weer in Machine Learning modellen stoppen om geluidsbronnen automatisch te classificeren, maar we verwachten daar binnen dit project niet aan toe te komen.”
Welke uitdagingen komen jullie hierin tegen?
“De eerste uitdaging is boven water krijgen wat er aan beschikbare data beschikbaar is. Wij hebben voor dit project een dataset van Jomopans mogen gebruiken, maar we weten dat er veel meer bronnen zijn. Vervolgens moeten we al die data labelen, bijvoorbeeld op locatie, geluidssterkte, geluidskwaliteit en tijdsframe. Dat is een enorm tijdrovende klus. Daarna is het belangrijk om de ruis te herkennen, zoals golfstroming, getijden en wind, maar ook dieren die aan hydrofoons knabbelen. Het gebeurt…
En dan willen we deze kennis samenvoegen in een gelabelde dataset die de basis gaat vormen voor een machine learning model. Deze set willen graag openbaar maken, zodat iedereen ermee aan de slag gaat. Een extra uitdaging hierbij is wel dat niet alle data zomaar openbaar gemaakt mag worden. Hier moeten we ook aandacht voor hebben.
Maar als dit allemaal gaat lukken zoals we hopen, dan zou je hiermee kunnen visualiseren wat er in de zee gebeurt én dus meerwaarde bieden voor de eindgebruikers. Genoeg te doen dus!"
Welke rol heeft DigiShape in dit project?
“Met behulp van de DigiShape seedmoney kunnen we gedegen onderzoek doen naar de beschikbare bronnen en een basis leggen om de toepassing generiek beschikbaar te maken. Anders zie je toch vaak dat dit soort innovaties alleen in een specifiek project worden toegepast, waardoor het wiel steeds opnieuw moet worden uitgevonden. Verder gaan we de DigiShape community betrekken bij de ontwikkeling van de machine learning scripts en willen we met eindgebruikers bespreken welke mogelijkheden zij zien in onderwatergeluid. Uiteindelijk hopen we dat iedereen, die onderzoek doet op basis van geluidsfragmenten, straks meteen de inhoud in kan zonder eerst een basis te moeten leggen."
Meer informatie
- Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken. en Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken. van Witteveen+Bos
- JOMOPANS: Joint Monitoring Programme for Ambient Noise North Sea
- Nieuwsbericht juli 2023: De drie winnaars van de DigiShape seedmoney call 2023
