AI 비전 모델, 인간과 코끼리 간의 치명적인遭遇을 방지할 수 있다

새로운 AI 시스템은 인간과 코끼리의 생명을 보호하는 데 사용될 수 있다. 환경 조직 RESOLVE는 최근 AI 개발자 CVEDIA와 협력하여 인간과 코끼리 간의遭遇을 방지할 수 있는 AI를 개발했다. 이러한遭遇은 때때로 한쪽 또는 양쪽 모두의 사망으로 끝난다.

인간과 코끼리가 가까운 거리에 거주하는 사람들에게는 코끼리와의遭遇으로 사망한 사람을 듣거나 인간에 의해 코끼리가 죽은 것을 듣는 것은 드문 일이 아니다. 전 세계적으로 사람들이 코끼리에 매료되어 있지만, 코끼리는 농장 필드와 작은 마을을 식량의 원천으로 침입한다. 전통적인 코끼리 식량 공급원이 감소하고 대체 식량 원천을 찾도록 강제된 최근 몇 년 동안 이 문제는 더 심화되었다. 전 세계의 코끼리 개체군은 서식지 파괴와 밀렵의 압력을 느끼고 있다. 세계 야생 동물 기금은 지난 세기 동안 아시아 코끼리의 수가 10만 마리에서 3만 5천 마리에서 5만 마리로 감소했다고 보고한다. 한편, 아프리카 코끼리는 3~500만 마리에서 47만 마리에서 69만 마리로 감소했다.

이러한 증가하는 문제에 대응하여, Mongabay에 따르면, CVEDIA와 RESOLVE는 코끼리와 인간의 징후를 인식할 수 있는 AI 알고리즘을 설계하기 위해 협력했다. 이 AI 프로그램은 WildEyes라고呼ば으며, 기기에 설치되면 인터넷 연결 없이도 코끼리, 밀렵꾼 또는 호랑이와 같은 위험한 물체를 인식할 수 있다. 아이디어는 모델이 충분히 기능하여 추가 교육이나 인터넷 연결이 필요하지 않으며, 디지털 카메라에 들어가는 SD 카드에 포함될 수 있다는 것이다.

CVEDIA에서 개발한 AI 모델은 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘과 몇 가지 중요한 방면에서 다르다. 이미지 분류 알고리즘이 교육되는 주된 방법은 목표 객체의 수천 개의 이미지 또는 많은 시간의 비디오를 제공하는 것이다. 대신, WildEyes 알고리즘은 시뮬레이션과 목표 객체의 3D 모델을 통해 교육된다. 이 대체 교육 방법의 영향은 알고리즘이 다른 각도에서 목표 객체를 더 잘 감지할 수 있다는 것이다. 3D 객체를 사용하면 모델이 객체에 대한 다양한 관점과 포즈, 및 종 내의 패턴 변이를 학습할 수 있다. 이는 모델이 기이한 각도에서 객체를 인식하는 데 도움이 되며, 이는 카메라가 종종 파괴적인 동물과 법을 위반하는 사람의 시야와 해로부터 멀리 떨어진 나무에 설치될 것이기 때문에 중요하다.

응용 프로그램 측면에서, AI가 가능한 카메라는 코끼리가 발견되면 농민 또는 보존 담당자에게 알림을 보내는 경보 시스템에 연결될 수 있다. NGO Instituto Oikos의 East Africa와 같은 조직은 인간적인 코끼리 방지 키트를 개발하여 농업 필드에 들어오는 코끼리를 방지한다. 그러나 이 시스템을 배치하려면 농민이 밤과 비가 오는 기간 동안 필드를 보호해야 한다. 카메라가 경보 시스템에 연결되면 농민이 코끼리가 카메라에 의해 플래그될 때까지 업무를 계속할 수 있다. AI 경보 방법이 신뢰할 수 있다면, 그것은 전통적인 방법으로 코끼리 위치를 추적하는 것을 대체할 수 있다. 이러한 방법은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 든다. AI 기반 방법은 인도에서 매년 발생하는 약 100頭의 코끼리 사망과 500명의 인간 사망을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

코끼리 감지 시스템이 현재 남아프리카와 다른 지역에서 테스트되고 있는 동안, WildEyes는 다른 객체도 인식할 수 있다. 다른 위험한 동물인 눈표범과 호랑이도 AI의 교육 데이터에 포함되었다. 미래에는 이러한 동물도 테스트될 것이다. 접근 방식이 신뢰할 수 있다면, 기본 기술은 다른 유형의 동물, 포함하여 침입종을 식별하는 데 도움이 될 수 있다. 마찬가지로, 카메라는 로깅 트럭이나 밀렵꾼을 감지하고 그들의 도착을 알리는 경보를 보내는 데 설정될 수 있다.

Eric Dinerstein, RESOLVE의 WildTech 디렉터는 WildEye 시스템의 개발을 주도했다. Dinerstein에 따르면, 목표는 11월까지 1000개의 WildEye 카메라를 사용할 수 있도록 하는 것이다.