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.