Experții AI Dezvoltă Abordare Big Data pentru Conservarea Faunei Sălbatice

Un grup de experți în inteligență artificială (AI) și ecologie animală de la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne a dezvoltat o nouă abordare big data pentru a îmbunătăți cercetarea asupra speciilor de animale sălbatice și a conserva faunele sălbatice.

Noua studiu a fost publicată în Nature Communications.

Colectarea Datelor despre Faună

Domeniul ecologiei animale se bazează acum pe big data și Internetul lucrurilor, cu cantități masive de date colectate despre populațiile de animale sălbatice prin tehnologii precum sateliți, drone și camere automate. Aceste tehnologii noi duc la dezvoltarea mai rapidă a cercetărilor și la minimizarea perturbărilor în habitatele naturale.

Multe programe AI 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 ocoli această problemă, și au făcut-o prin combinarea progreselor în viziunea computerizată cu expertiza ecologilor.

Utilizarea Expertizei Ecologilor

Ecologii folosesc în prezent AI și viziunea computerizată 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 animale sălbatice 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 utiliza 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 computațională și observare a Pământului de la EPFL și autorul principal al studiului.

“Am vrut să atragem mai mulți cercetători în acest subiect și să combinăm eforturile noastre pentru a face progrese în acest domeniu emergent. AI poate fi un catalizator cheie în cercetarea faunei sălbatice și în protecția mediului în general”, spune prof. Tuia.

Pentru a reduce marja de eroare a unui program AI care este antrenat pentru a recunoaște o specie specifică, oamenii de știință din domeniul informaticii ar trebui să poată utiliza cunoștințele ecologilor despre 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 imensă cunoaștere de domeniu despre animalele studiate, și 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 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 un public mai larg.

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