Stipendiatstilling 4 NINA (2021-2023)

Since the last report, there has been significant progress in the research projects of PhD student Ian Avery Bick. He is in the final phase of writing his synthesis and is expected to defend his thesis in the fall of 2024. His research has focused on the use of machine learning and bioacoustics for ecological monitoring and how technology influences our perception of nature. His work has already made a significant impact in the field and has the potential to inform future conservation strategies and ecological monitoring in a rapidly changing world. Machine Learning and Ecological Monitoring Avery has completed a study modeling the influence of climate on bird migration in North and South America. Using machine learning and the Norwegian supercomputer Sigma2, he has analyzed hundreds of gigabytes of eBird data to understand how previous climate conditions can predict future bird behavior, such as migration timing. The study illustrates how machine learning can effectively predict avian occurrence based on climate features and how these patterns may change in light of climate change. Another significant study has explored how soundscape features, derived using machine learning, can be used as covariates for bird species and species richness. By analyzing six years of continuous sound recordings from Ithaca, New York, Avery has demonstrated that soundscape features can provide insights into ecological conditions that traditional climate features might not capture. This work also leverages Sigma2 to process large volumes of sound data. Acoustic Monitoring in Norway As part of the Sound of Norway project, Avery has been involved in the design and implementation of a national-scale acoustic monitoring network. This includes the installation of 28 acoustic sensors in forested areas across Norway, from south to north. The project has shown that acoustic monitoring can provide detailed information on migration phenology and biodiversity and can supplement traditional field-based bird surveys. The results have also demonstrated that it is possible to map the probability of bird song across large areas using machine learning. A paper from this work has reached the peer review process at Nature Communications, underscoring the significance and quality of the research. Effects of Noise Pollution Avery has also conducted a study, with collaborators at NINA and the US National Park Service, examining the effects of snowmobile noise on bird vocalization patterns in Yellowstone National Park. Using passive acoustic monitoring and machine learning, he has documented that birds change their vocalization frequency immediately before and after snowmobiles pass. This research provides valuable insights into how noise pollution affects wildlife and highlights the need to consider noise impacts during both winter and breeding seasons. Technology and Art In an interdisciplinary approach, Avery has also explored how digital art can raise awareness about environmental issues. Using sound recordings from the Sound of Norway project, he has created artistic sound installations that illustrate spatial and temporal changes in Norwegian forest soundscapes over vast distances. This work aims to expand our senses, enabling us to relate to ecological processes like migration that we otherwise can’t fully perceive, and to strengthen people's connection to nature through aesthetic experiences. Additionally, Avery has developed a machine learning model that can generate infinite pseudo-natural soundscapes. This model, trained on 1700 hours of global soundscapes data, demonstrates the potential to create digital substitutes for natural experiences while simultaneously highlighting the limitations of such artificial solutions.

Prosjektet til doktorgradsstudent Ian Avery Bick har allerede hatt betydelige virkninger og forventes å ha langsiktige effekter på flere nivåer. Virkninger: 1. Endringer i kompetanse: Prosjektet har bidratt til økt kompetanse innen bruk av maskinlæring og bioakustikk for økologisk overvåking. Både Avery og hans veiledere har utviklet avanserte metoder som kan anvendes i fremtidige økologiske studier. Dette inkluderer modellering av klimaets innflytelse på fuglemigrasjon og bruk av akustiske sensorer for å overvåke biodiversitet. 2. Tverrfaglig samarbeid: Prosjektet har styrket tverrfaglig samarbeid mellom økologer, dataforskere og kunstnere. Ved å kombinere vitenskapelig forskning med digital kunst, har prosjektet skapt en plattform for å utforske hvordan teknologi kan formidle miljøspørsmål til et bredere publikum. 3. Internasjonalt forskningssamarbeid: Avery har hatt opphold ved Imperial College London og Stanford University i California, noe som har ført til verdifulle nettverksmuligheter og samarbeid med ledende forskere innen maskinlæring og bioakustikk. Dette har ført til utveksling av kunnskap og metodikk som vil være til nytte for alle involverte parter. 4. Bruk av forskningsresultater: Forskningsresultatene har blitt brukt av forskjellige brukergrupper, inkludert naturforvaltning og miljøorganisasjoner. Sound of Norway-prosjektet har vist hvordan akustisk overvåking kan supplere tradisjonelle feltbaserte undersøkelser, noe som kan informere bevaringsstrategier og overvåking av truede arter. Effekter: 1. Langsiktige endringer i samfunnsnivå: Resultatene fra prosjektet har potensial til å påvirke hvordan vi overvåker og bevarer økosystemer på en global skala. Bruken av maskinlæring og bioakustikk kan forbedre nøyaktigheten og effektiviteten av økologisk overvåking, noe som kan føre til bedre bevaringspolitikk og praksis. 2. Økt miljøbevissthet: Gjennom bruk av digital kunst og lydinstallasjoner, har prosjektet bidratt til å øke offentlig bevissthet om miljøspørsmål. Dette kan påvirke holdninger og adferd i retning av større miljøansvarlighet og støtte for bevaringsinitiativ. 3. Politiske implikasjoner: Prosjektets resultater kan informere politikkutforming ved å gi pålitelig data om klimaendringenes innvirkning på fuglemigrasjon og biodiversitet. Dette kan støtte utviklingen av mer effektive miljølover og forskrifter. 4. Fremtidig forskning og innovasjon: Metodene og teknikkene utviklet i dette prosjektet vil sannsynligvis inspirere til videre forskning og innovasjon innen økologisk overvåking. Dette kan føre til nye teknologiske løsninger og forbedrede metoder for å beskytte vår naturarv. Samlet sett har prosjektet til Ian Avery Bick bidratt til økt forståelse og forbedret metodikk innen økologisk overvåking, med potensial for vidtrekkende effekter på både samfunnsnivå og i spesifikke fagmiljøer.