AI-visjonmodell kan forhindre dødelige møter mellom mennesker og elefanter

Et nytt AI-system kan brukes til å beskytte livene til både mennesker og elefanter. Miljøorganisasjonen RESOLVE har nylig samarbeidet med AI-utvikleren CVEDIA for å utvikle en AI som kan hjelpe med å forebygge møter mellom elefanter og mennesker, som noen ganger ender med døden for en eller begge parter.

For mennesker som bor i nærheten av elefanter, er det ikke uvanlig å høre om noen som har dødd på grunn av et møte med en elefant eller høre om en elefant som er drept av et menneske. Selv om mennesker over hele verden er fascinert av elefanter, invaderer de ofte jordbruksområder og små landsbyer for å finne mat. Dette problemet har bare økt de siste årene, da tradisjonelle matkilder for elefanter har minsket, og de har blitt tvunget til å søke etter alternative matkilder. Elefantbestandene over hele verden føler presset fra habitatødeleggelse og krypskyting. Verdens naturvernorganisasjon rapporterer at antallet asiatiske elefanter har sunket til mellom 35 000 og 50 000, ned fra 100 000. Samtidig har antallet afrikanske elefanter sunket fra mellom 3-5 millioner til rundt 470 000-690 000.

Det var som en reaksjon på dette voksende problemet at, ifølge Mongabay, CVEDIA og RESOLVE samarbeidet om å utvikle en AI-algoritme som kan gjenkjenne tegn på både elefanter og mennesker. AI-programmet heter WildEyes, og når det er installert på en enhet, trenger det ingen internettforbindelse for å gjenkjenne farlige objekter som elefanter, krypskytere eller tiger. Ideen er at modellen er funksjonell nok til at den ikke trenger noen ytterligere trening eller internettforbindelse, og kan derfor bare inkluderes på en SD-kort som kan passe i en digital kamera.

AI-modellen utviklet av CVEDIA skiller seg fra tradisjonelle datamaskin-syn-algoritmer på noen viktige måter. Hovedmåten bildeklassifisering-algoritmer er trenet, er at de mates med tusenvis av bilder eller mange timer med video av målobjektene. I stedet er WildEyes-algoritmen trenet gjennom bruk av simulasjoner og 3D-modeller av målobjektene. Effekten av denne alternative treningsmetoden er at algoritmen bedre kan gjenkjenne målobjektene fra forskjellige vinkler. Bruken av 3D-objekter gjør at modellen kan lære om et objekt fra forskjellige perspektiver og i forskjellige posisjoner, samt lære om mønstervariasjoner innen en art. Dette hjelper modellen med å gjenkjenne objekter fra rare vinkler, noe som er viktig fordi kameraene ofte vil bli plassert høyt oppe i trær, der de vil være utenfor syn eller skade fra destruktive dyr og lovbrytere.

I terms of anvendelser, kan AI-aktiverede kameraer kobles til varslingssystemer som kan sende varslinger til enten bønder eller naturvernmyndigheter når en elefant er spottet. Organisasjoner som NGO Instituto Oikos’s East Africa ingeniør humane elefantavskrekkelser som bruker støy, lys og chilipepper for å avskrekke elefanter fra å gå inn i jordbruksområder. Men å deployere dette systemet krever at en bonde vokter sine felt om natten og i våte perioder. Et kamera koblet til et varslingssystem kan la bønder gå om sine daglige gjøremål til en elefant er flagget av et kamera. Hvis AI-varslingmetoden viser seg å være pålitelig, kan den erstatte de tradisjonelle metodene for å spore elefantens plassering, som vanligvis innebærer gjerder eller radiokragger. Disse metodene er tidskrevende og dyre. AI-basert metode kan hjelpe med å forebygge de omtrent 100 elefantdødsfall og 500 menneskedødsfall som skjer hvert år i India.

Mens elefantdetekteringssystemet for tiden testes i Sør-Afrika og andre steder, er WildEyes også i stand til å gjenkjenne andre objekter. Andre farlige dyr som snøleoparden og tiger har også blitt inkludert i treningsdataene for AI. I fremtiden vil AI bli testet på disse dyrene også. Hvis tilnærmingen viser seg å være pålitelig, kan den grunnleggende teknologien utvides for å hjelpe med å identifisere andre typer dyr, inkludert invaderende arter. Liksom kan kameraer settes opp for å detektere tømmerbiler eller gjenkjenne krypskytere og varsle myndighetene om deres ankomst.

Eric Dinerstein, WildTech Directory at RESOLVE, ledet utviklingen av WildEye-systemet. Ifølge Dinerstein, er målet å ha 1000 WildEye-kameraer tilgjengelig for bruk i november.