Model widzenia AI może zapobiec śmiertelnym spotkaniom między ludźmi i słoniami

Nowy system AI może być użyty do ochrony życia ludzi i słoni. Organizacja ekologiczna RESOLVE niedawno współpracowała z deweloperem AI CVEDIA, aby stworzyć system AI, który może pomóc w zapobieganiu spotkaniom między słoniami a ludźmi, które czasami kończą się śmiercią jednej lub obu stron.

Dla ludzi, którzy żyją w bliskiej odległości od słoni, nie jest rzadkością usłyszeć o kimś, kto zmarł w wyniku spotkania ze słoniem lub o słoniu zabitym przez człowieka. Chociaż ludzie na całym świecie są fascynowani słoniami, często niszczą pola uprawne i szukają źródeł pożywienia w małych wsiach. Ten problem tylko się nasilił w ostatnich latach, ponieważ tradycyjne źródła pożywienia słoni stopniowo zanikają, a one są zmuszone szukać alternatywnych źródeł pożywienia. Populacje słoni na całym świecie odczuwają presję związaną z niszczeniem siedlisk i kłusownictwem. Światowy Fundusz na rzecz Przyrody (World Wildlife Federation) informuje, że w ciągu ostatniego stulecia liczba słoni azjatyckich spadła do 35 000-50 000, z 100 000. Tymczasem słonie afrykańskie spadły z 3-5 milionów do około 470 000-690 000.

W odpowiedzi na ten rosnący problem, jak donosi Mongabay, CVEDIA i RESOLVE współpracowały, aby zaprojektować algorytm AI, który może rozpoznać znaki zarówno słoni, jak i ludzi. Program AI nazywa się WildEyes, a po zainstalowaniu na urządzeniu nie wymaga połączenia z Internetem, aby rozpoznać niebezpieczne obiekty, takie jak słonie, kłusownicy lub tygrysy. Idea jest taka, że model jest wystarczająco funkcjonalny, aby nie wymagał dodatkowego szkolenia ani połączenia z Internetem, co pozwala na jego zainstalowanie na karcie SD, która może być umieszczona w cyfrowej kamerze.

Model AI opracowany przez CVEDIA różni się od tradycyjnych algorytmów komputerowego widzenia w kilku ważnych aspektach. Główny sposób, w jaki algorytmy klasyfikacji obrazów są szkolone, polega na tym, że są one karmione tysiącami obrazów lub wieloma godzinami wideo docelowych obiektów. Zamiast tego, algorytm WildEyes jest szkolony za pomocą symulacji i modeli 3D docelowych obiektów. Wpływ tej alternatywnej metody szkolenia polega na tym, że algorytm jest lepiej w stanie wykryć docelowe obiekty z różnych kątów. Użycie obiektów 3D pozwala modelowi nauczyć się o obiektach z różnych perspektyw i w różnych pozycjach, a także nauczyć się o zmianach wzorców w ramach gatunku. To pomaga modelowi rozpoznać obiekty z nietypowych kątów, co jest ważne, ponieważ kamery często są umieszczane wysoko na drzewach, gdzie będą poza zasięgiem szkodliwych zwierząt i osób łamiących prawo.

Jeśli chodzi o zastosowania, kamery z AI mogą być podłączone do systemów alarmowych, które mogą wysyłać powiadomienia do rolników lub urzędników ochrony przyrody, gdy zostanie wykryty słoń. Organizacje takie jak NGO Instituto Oikos’s East Africa inżynierują humanitarne zestawy odstraszające słonie, które wykorzystują hałas, światło i chili, aby odstraszyć słonie od wkraczania na pola uprawne. Jednak wdrożenie tego systemu wymaga, aby rolnik pilnował swoich pól w nocy i w okresach deszczowych. Kamera podłączona do systemu alarmowego mogłaby pozwolić rolnikom na zajmowanie się swoimi sprawami, aż do momentu, gdy słoń zostanie wykryty przez kamerę. Jeśli metoda alertu AI okaże się niezawodna, mogłaby zastąpić tradycyjne metody śledzenia położenia słoni, które zazwyczaj obejmują ogrodzenia lub obroże radiowe. Te metody są czasochłonne i drogie. Metoda oparta na AI mogłaby pomóc w uniknięciu około 100 śmierci słoni i 500 śmierci ludzi, które występują każdego roku w Indiach.

Pomimo że system wykrywania słoni jest obecnie testowany w Południowej Afryce i innych miejscach, WildEyes jest również w stanie rozpoznać inne obiekty. Inne niebezpieczne zwierzęta, takie jak irbisy śnieżne i tygrysy, również zostały uwzględnione w danych szkoleniowych AI. W przyszłości AI będzie testowany na tych zwierzętach. Jeśli podejście okaże się niezawodne, podstawowa technologia może być rozszerzona, aby pomóc w identyfikacji innych typów zwierząt, w tym gatunków inwazyjnych. Podobnie, kamery mogą być ustawione w celu wykrycia ciężarówek wywożących drewno lub rozpoznać kłusowników i powiadomić urzędników o ich przybyciu. Eric Dinerstein, WildTech Directory at RESOLVE, kierował rozwojem systemu WildEye. Według Dinersteina, celem jest posiadanie 1000 kamer WildEye dostępnych do użycia do listopada.