AIビジョンモデルは人間とゾウの致命的な遭遇を防ぐことができる

新しい AI システムを使用すれば、人間とゾウの両方の命を守ることができるかもしれません。 環境団体 解決 最近AI開発者と協力しました CVEDIA 場合によっては一方または両方の死に至るゾウと人間との遭遇を防ぐのに役立つ AI を設計すること。

ゾウの近くに住んでいる人々にとって、ゾウとの遭遇が原因で亡くなった人や、人間によってゾウが殺されたという話を聞くことは珍しいことではありません。 世界中の人々がゾウに魅了されていますが、ゾウは食料源を求めて農場を襲い、小さな村をあさることもよくあります。 この問題 悪化しただけだ 近年、ゾウの伝統的な食料供給が減少し、代替の食料源を探すことを余儀なくされている。 世界中のゾウの個体数は、生息地の破壊と密猟のプレッシャーを感じています。 世界野生生物連盟の報告によると、過去35,000年間でアジアゾウの数は50,000万頭から100,000万3千頭から5万頭まで減少した。 一方、アフリカゾウは470,000万～690,000万頭から約XNUMX万～XNUMX万頭まで減少した。

この増大する問題に対応するために、 モンガベイの報道によると, CVEDIA と RESOLVE は協力して、ゾウと人間の両方の兆候を認識できる AI アルゴリズムを設計しました。 この AI プログラムは WildEyes と呼ばれ、デバイスにインストールされると、ゾウ、密猟者、トラなどの危険な物体を認識するためにインターネット接続は必要ありません。 このモデルは追加のトレーニングやインターネット接続を必要とせず、デジタル カメラに収まる SD カードに簡単に含めることができるほど十分に機能するという考えです。

CVEDIAが開発したAIモデルは従来のものとは異なります コンピュータビジョン アルゴリズムをいくつかの重要な方法で利用します。 その主な方法は、 画像分類 アルゴリズムは、ターゲット オブジェクトの数千枚の画像、または何時間ものビデオを入力してトレーニングされます。 代わりに、WildEyes アルゴリズムは、シミュレーションとターゲット オブジェクトの 3D モデルを使用してトレーニングされます。 この代替トレーニング方法の影響は、アルゴリズムがさまざまな角度からターゲット オブジェクトをより適切に検出できるようになることです。 3D オブジェクトを使用すると、モデルはさまざまな視点やポーズでオブジェクトについて学習できるだけでなく、種内のパターンの変化についても学習できます。 これは、モデルが奇妙な角度からの物体を認識するのに役立ちます。これは重要です。なぜなら、カメラは木々の高いところに設置されることが多く、そこでは破壊的な動物や法律を破る人々の視界から外れたり、危害を加えたりすることになるからです。

アプリケーションの面では、AI 対応カメラを警報システムに接続し、ゾウが発見されたときに農民または保護当局に通知を送信することができます。 NGO インスティトゥート・オイコスの東アフリカのような組織は、騒音、光、唐辛子を使ってゾウが農地に侵入するのを阻止する人道的なゾウ抑止キットを開発しています。 ただし、このシステムを導入するには、農家が夜間や雨の多い時期に畑を警備する必要があります。 カメラが警報システムに接続されていれば、ゾウがカメラで警告されるまで農民は仕事を続けることができるかもしれない。 AI 警報方法が信頼できると証明されれば、通常フェンスや無線首輪を使用してゾウの位置を追跡する従来の方法に取って代わる可能性があります。 これらの方法は時間と費用がかかります。 AI ベースの方法は、インドで毎年発生する約 100 頭のゾウの死と 500 人の人間の死を回避するのに役立つ可能性があります。

ゾウ検出システムは現在南アフリカなどでテストされているが、WildEyesは他の物体も認識できる。 AI のトレーニング データには、ユキヒョウやトラなどの他の危険な動物も含まれています。 将来的には、これらの動物でもAIがテストされる予定です。 このアプローチが信頼できることが証明されれば、基本技術は外来種を含む他の種類の動物の識別に役立つように拡張される可能性がある。 同様に、伐採トラックを検知したり、密猟者を認識して当局にその到着を警告したりするためにカメラを設置することもできます。

RESOLVE の WildTech Directory である Eric Dinerstein は、WildEye システムの開発を主導しています。 Dinerstein 氏によると、目標は 1000 月までに XNUMX 台の WildEye カメラを使用できるようにすることです。