Experții în Inteligență Artificială Dezvoltă Abordare Big Data pentru Conservarea Faunei Sălbatice

Un grup de experți în inteligență artificială (IA) și ecologie animală de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne a dezvoltat o nouă abordare Big Data pentru a îmbunătăți cercetarea asupra speciilor de faună sălbatică și a conserva faunele sălbatice.

Noua studiu a fost publicată în Nature Communications.

Colectarea Datelor despre Faună Sălbatică

Domeniul ecologiei animale se bazează acum pe Big Data și Internetul Lucrurilor, cu cantități masive de date colectate despre populațiile de faună sălbatică prin tehnologii precum sateliți, drone și camere automate. Aceste tehnologii noi duc la dezvoltări mai rapide ale cercetării și, în același timp, minimizează perturbarea habitatelor naturale.

Multe programe de inteligență artificială sunt utilizate pentru a analiza seturi de date mari, dar ele sunt adesea generale și nu suficient de precise pentru a observa comportamentul și aspectul animalelor sălbatice.

Echipa de oameni de știință a dezvoltat o nouă abordare pentru a depăși această limitare, combinând progresele în domeniul viziunii calculate cu expertiza ecologilor.

Utilizarea Expertizei Ecologilor

Ecologii utilizează în prezent inteligența artificială și viziunea calculată pentru a extrage caracteristici cheie din imagini, videoclipuri și alte forme vizuale de date, ceea ce le permite să efectueze sarcini precum clasificarea speciilor de faună sălbatică și numărarea animalelor individuale. Cu toate acestea, programele generice care sunt adesea utilizate pentru a prelucra aceste date sunt limitate în capacitatea lor de a valorifica cunoștințele existente despre animale. Ele sunt, de asemenea, dificil de personalizat și sunt predispuse la probleme etice legate de date sensibile.

Prof. Devis Tuia este șeful Laboratorului de Știință Computatională și Observare a Pământului de la EPFL și autorul principal al studiului.

“Am dorit să atragem mai mulți cercetători interesați de acest subiect și să combinăm eforturile noastre pentru a face progrese în acest domeniu emergent. Inteligența artificială poate servi ca un catalizator cheie în cercetarea faunei sălbatice și protecția mediului în general”, spune prof. Tuia.

Pentru a reduce marja de eroare a unui program de inteligență artificială antrenat pentru a recunoaște o specie specifică, oamenii de știință din domeniul informaticii ar trebui să poată valorifica cunoștințele ecologilor specializați în animale.

Prof. Mackenzie Mathis este șeful Catedrei de Neuroștiință Integrativă Bertarelli de la EPFL și coautor al studiului.

“Aici este unde fuziunea dintre ecologie și învățare automată este cheie: biologul de teren are o cunoaștere imensă a domeniului despre animalele studiate, iar noi, ca cercetători în învățare automată, avem sarcina de a lucra cu ei pentru a dezvolta unelte pentru a găsi o soluție”, a spus ea.

Acesta nu este primul caz în care Tuia și echipa de cercetători au abordat această problemă. Echipa a dezvoltat anterior un program pentru a recunoaște specii de animale pe baza imaginilor de la drone, în timp ce Mathis și echipa ei au dezvoltat un pachet de software open-source pentru a ajuta oamenii de știință să estimeze și să urmărească pozițiile animalelor.

În ceea ce privește noua lucrare, echipa speră că poate atrage o audiență mai largă.

“O comunitate se formează treptat”, spune Tuia. “Până acum am folosit cuvântul din gură pentru a construi o rețea inițială. Am început acum doi ani cu oamenii care sunt acum coautorii principali ai articolului: Benjamin Kellenberger, de asemenea la EPFL; Sara Beery la Caltech în SUA; și Blair Costelloe la Institutul Max Planck din Germania.”