Kunstig intelligens genkender abernes ansigter i det vilde

Forskere ved University of Oxford har udviklet en ny type kunstig intelligenssoftware, der kan genkende og spore ansigterne af enkeltte chimpanser, der lever i det vilde. Denne nye software vil hjælpe forskere og videnskabsmænd med at reducere den tid og de ressourcer, det tager at analysere videooptagelser af vilde chimpanser. Det kan også have en enorm indvirkning på området for kunstig intelligens og viltdyrsbeskyttelse, et område, der ikke modtager den samme opmærksomhed. Forskningen er offentliggjort i Science Advances.

Dan Schofield, forsker og DPhil-student ved Oxford University’s Primate Models Lab, School of Anthropology, talte om den nyligt udviklede teknologi.

“For arter som chimpanser, der har komplekse sociale liv og lever i mange år, kan kortvarige feltundersøgelser kun fortælle os så meget,” sagde han. “Ved at udnytte kraften fra maskinelæring til at låse op for store videoarkiver, kan det gøres muligt at måle adfærd over længere tid, for eksempel ved at observere, hvordan en gruppes sociale interaktioner ændrer sig over flere generationer.”

Forskerne udviklede den nye kunstig intelligens ved at bruge en computermodel, der var trænet med over 10 millioner billeder fra Kyoto University’s Primate Research Institute (PRI). De har en samling af videooptagelser af vilde chimpanser i Guinea, Vestafrika. Ingen anden software har kunnet gøre, hvad denne kan. Den kan kontinuerligt spore og genkende individer i forskellige stillinger. Den er meget nøjagtig, selv under svære forhold som lav belysning, dårlig billedkvalitet og bevægelsesuskarphed.

Arsha Nagrani er medforfatter til studiet og en DPhil-student ved Department of Engineering Science, University of Oxford.

“Adgang til denne store videoarkiv har gjort det muligt for os at bruge avancerede dybe neurale netværk til at træne modeller i en skala, der tidligere ikke var mulig,” siger Nagrani. “Desuden adskiller vores metode sig fra tidligere primatansigtsgenkendelsessoftware, da den kan anvendes på rå videooptagelser med begrænset manuel indgriben eller forarbejdning, hvilket sparer timer af tid og ressourcer.”

Selvom den nye software i øjeblikket kun bruges til chimpanser, kan den være nyttig i mange andre områder. Den ville være ekstremt nyttig til at overvåge arter til beskyttelse, og den kunne anvendes på arter andre end chimpanser. Denne nye teknologi vil hjælpe med at føre til, at kunstig intelligens bruges til at løse problemer i det vilde.

“Alt vores software er tilgængelig som open-source for forskningssamfundet,” siger Nagrani. “Vi håber, at dette vil hjælpe forskere over hele verden med at anvende de samme avancerede teknikker på deres unikke dyredatasæt. Som computer vision-forsker er det ekstremt tilfredsstillende at se disse metoder anvendt til at løse virkelige, udfordrende biodiversitetsproblemer.”

“Med en øgende biodiversitetskrisis og mange af verdens økosystemer under trussel, vil evnen til at overvåge forskellige arter og populationer ved hjælp af automatiserede systemer være afgørende for beskyttelsesindsatsen, samt for dyreadfærdsforskning,” siger Schofield. “Interdisciplinære samarbejder som dette har enorm potentiale til at have en indvirkning, ved at finde nye løsninger på gamle problemer og stille biologiske spørgsmål, der tidligere ikke var mulige på en stor skala.”

Denne nye teknologi og software er ekstremt vigtig af mange grunde. Den vil ikke kun spille en enorm rolle i nogle af samfundets mest presserende nuværende problemer som beskyttelse og miljøbeskyttelse, men den kan også ændre den måde, vi tænker om kunstig intelligens på. For øjeblikket er næsten al snak om kunstig intelligens fokuseret på menneskelige anvendelser. Der er konstante udviklinger på det medicinske område, kunstig intelligens-menneskegrænsefladen, forbrugerteknologi, krig og meget mere, men områderne for viltdyrsbeskyttelse og dyreadfærdsstudier har ikke modtaget den samme opmærksomhed. Disse er områder, hvor kunstig intelligens kan være til stor nytte, og disse nye udviklinger kunne hjælpe med at rette noget af opmærksomheden derhen.