К новостям
6 декабря
news-img
Как искусственный интеллект борется за живую природу
Эксперты проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» — о новых технологиях, которые помогают защищать диких животных.

Сегодня искусственный интеллект применяется в совершенно различных областях: науке, здравоохранении, образовании и даже в борьбе за живую природу. По оценке экспертов Международного союза охраны животных, к 2000 году порядка 10 тыс. видов животных оказались на грани исчезновения. К 2020 году эта цифра выросла в 2,5 раза, а еще через 30 лет ситуация может стать критичной.


Сохранить популяцию редких видов в первую очередь от браконьеров помогает Интернет вещей. Эта технология уже используется для предотвращения убийств чёрных носорогов. Их осталось менее 5 тысяч, а африканские браконьеры ежедневно истребляют по три особи. Белых носорогов уже практически не осталось, сейчас ученые пытаются сохранить их гены. В целях защиты в рога носорогов вживляют сенсоры, которые контролируют перемещение животных и каждые 30 минут отправляют их координаты на облачный сервер. На основе этих данных строятся цифровые карты, которые охватывают несколько национальных парков Африки.


Леопарды в фокусе


Если говорить про отечественные примеры использования технологий искусственного интеллекта для сохранения дикой природы, то можно вспомнить проект МТС и национального парка «Земля леопарда». В рамках этого проекта была разработана программа для автоматического распознавания дальневосточных леопардов на видеозаписях с камер, которые работают на территории нескольких заповедников и национальных парков.


Решение на базе компьютерного зрения позволяет сохранить популяцию и лучше изучить повадки дальневосточного леопарда — самой редкой в мире крупной кошки, занесенной в международную Красную книгу.


Система распознаёт в кадре животных, определяет вид и отслеживает перемещение. С помощью четырех сотен фотоловушек работники парков контролируют их местонахождение и изменение численности популяции. Ранее, когда эта работа делалась вручную, специалистам приходилось сортировать и обрабатывать до миллиона изображений ежегодно.


Как распознать амурских тигров


Еще один пример — работа компании Napoleon IT (прошлогодний победитель кейса от Минприроды «Защита редких животных» в рамках проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект»). Она разработала сервис, способный распознавать в дикой природе особо редкий вид хищников — амурского тигра. А совсем недавно в Habr-блоге, куда ребята публикуют свои кейсы, они описали и задачу от Минприроды.


Какая задача стояла перед командами? На основании представленных дата-сетов была задача создать модель машинного обучения для распознавания амурских тигров (Сихотэ-Алинский природный заповедник) и дальневосточного леопарда (национальный парк «Земля леопарда»).


Чтобы разработать решение, команды использовали снимки с фотоловушек для автоматической съемки видов животных в дикой природе — один из самых эффективных инструментов мероприятий по сохранению биоразнообразия. Эти устройства позволяют проводить точный мониторинг больших участков природных территорий в беспрецедентных масштабах. Однако фотоловушки генерируют слишком большой объем данных, что сильно затрудняет их анализ.


Благодаря последним разработкам в области машинного обучения и компьютерного зрения возможно получить инструменты для максимально точного распознавания животных, вплоть до отдельных особей. Появление подобных алгоритмов поможет решению более глобальных задач распознавания всех отдельных особей особо охраняемых видов животных.


Решение кейса должно представлять собой прототип системы, способной на основе загружаемых неразмеченных данных определить вид животного (тигр или леопард). Дополнительная задача (оценивается отдельно) способность модели определить конкретную особь — тигрицу Принцессу.


Бот для Принцессы


Что сделала команда? Ребята разработали сервис распознавания, который позволяет анализировать большие объемы данных, такие как: изображения и видео животных. На вход подается материал, а на выходе пользователь получает статистику в виде отчета, где к каждой фотографии добавляется полное описание зверей, находящихся на этой фотографии.


В техническое решение ребята включили: телеграм-бота, сервис распознавания, а также модели детекции и классификации с хорошо обучаемыми архитектурами DetectoRS и Vision Transformer. В итоге команде удалось занять первое место на хакатоне, а их решение достигло точности более 97% и это с только с использованием open source технологий.


Гренландские киты с высоты птичьего полета


Минприроды также выступило кейсодержателем на завершающем хакатоне 2022 года в Северо-Кавказском ФО рамках проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». Перед участниками стояла задача найти конкретную особь гренландского кита на основе данных, полученных с беспилотников. Предложенные решения помогут оптимизировать проведение экспедиций, а также время обработки данных с аэрофотосъемки китов.


Команда «ИИнтеграция» из Свердловской области заняла первое место в этом кейсе, представив удобное Desktop-приложение, которое призвано стать верным спутником в регулярных экспедициях по изучению гренландских китов. Эти морские млекопитающие включены в Красную книгу, охота на них запрещена, что подчеркивает необходимость наблюдения за этими удивительными созданиями.


Решение автономно, выполнит обработку фотографии и идентифицирует конкретную особь в самых сложных ситуациях. Удаленность от цивилизации и ограниченные вычислительные мощности для него не помеха.


Как сосчитать слонов


Искусственный интеллект также применяется для защиты слонов от вымирания. Так, по данным организации Wildсru, за последние 100 лет популяция африканских слонов (Loxodonta africana) сильно сократилась. Причиной считается истребление мест их обитания. Вдобавок, за ними по-прежнему охотятся браконьеры, которые желают добыть ценные бивни.


Чтобы оперативно узнавать о том, в какой именно части планеты начинают умирать слоны, защитники природы снимают дикие зоны на фото с высоты птичьего полета и вручную считают слонов. Делать это нужно регулярно, чтобы впоследствии сравнивать результаты и выявлять случаи сокращения популяции.


Однако съемка фотографий с вертолета — дорогостоящее мероприятие, а поиск слонов на них занимает много времени. Поэтому Исла Дюпорге из Wildсru предложила использовать для этих целей спутниковые снимки и искусственный интеллект. Спутники могут снимать на фото территории площадью 5000 квадратных километров всего лишь за несколько минут. А хорошо обученный искусственный интеллект способен быстро находить на изображениях нужные объекты. Получается, что такой подход действительно занимает меньше времени и стоит гораздо дешевле.

Таким образом, искусственный интеллект активно используется не только в рекомендательных системах онлайн-кинотеатров и стриминговых сервисах, но и в борьбе за выживание дикой природы.


Ранее +1Платформа рассказывала, что в интернете появится интерактивная карта экологических катастроф. WWF России и Fairy запустили национальную программу общественного мониторинга экологических аварий.


Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен.


Фотографии: scigelova / iStock

Источник: https://platform.plus-one.ru/news/2022/12/02/kak-iskusstvennyy-intellekt-boretsya-za-zhivuyu-prirodu

bg-img