Эксперты в области ИИ разрабатывают подход Big Data для сохранения дикой природы

Группа экспертов в области искусственного интеллекта (ИИ) и экологии животных в Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne разработала новый подход Big Data для улучшения исследований по видам дикой природы и сохранению дикой природы.

Новое исследование было опубликовано в Nature Communications.

Сбор данных о дикой природе

Область экологии животных теперь полагается на Big Data и Интернет вещей, с огромными объемами данных, собираемых о популяциях дикой природы с помощью технологий, таких как спутники, беспилотники и автоматические камеры. Эти новые технологии приводят к более быстрому развитию исследований, а также минимизируют нарушения в естественных средах обитания.

Многие программы ИИ используются для анализа больших наборов данных, но они часто слишком общие и не достаточно точны, чтобы наблюдать за поведением и внешним видом диких животных.

Команда ученых разработала новый подход, чтобы обойти это, и они сделали это, объединив достижения в области компьютерного зрения с опытом экологов.

Использование опыта экологов

Экологи в настоящее время используют ИИ и компьютерное зрение, чтобы извлечь ключевые особенности из изображений, видео и других визуальных форм данных, что позволяет им выполнять задачи, такие как классификация видов дикой природы и подсчет отдельных животных. Однако общие программы, которые часто используются для обработки этих данных, ограничены в своей способности использовать существующие знания об животных. Они также трудны для настройки и склонны к этическим проблемам, связанным с чувствительными данными.

Профессор Девис Туя является главой лаборатории вычислительной науки и наблюдения за Землей Эколь Политехник Федераль де Лозанна и ведущим автором исследования.

“Мы хотели привлечь больше исследователей к этой теме и объединить их усилия, чтобы продвинуться в этой новой области. ИИ может служить ключевым катализатором в исследованиях дикой природы и более широкой защите окружающей среды”, – говорит профессор Туя.

Чтобы уменьшить погрешность программы ИИ, обученной для распознавания конкретного вида, компьютерным ученым необходимо использовать знания экологов животных.

Профессор Маккензи Мэтис является главой кафедры интегративной нейробиологии Фонда Бертарелли в Эколь Политехник Федераль де Лозанна и соавтором исследования.

“Именно здесь слияние экологии и машинного обучения имеет ключевое значение: полевой биолог имеет огромные знания о видах, которые изучаются, и наша работа как исследователей машинного обучения – работать с ними, чтобы построить инструменты для поиска решения”, – сказала она.

Это не первый раз, когда Туя и команда исследователей решали эту проблему. Команда ранее разработала программу для распознавания видов животных на основе изображений, полученных с беспилотников, в то время как команда Мэтис разработала пакет открытого программного обеспечения, чтобы помочь ученым оценить и отслеживать позы животных.

Что касается новой работы, команда надеется, что она сможет привлечь более широкую аудиторию.

“Сообщество постепенно формируется”, – говорит Туя. “До сих пор мы использовали устное общение, чтобы создать первоначальную сеть. Мы начали два года назад с людьми, которые теперь являются соавторами статьи: Бенджамин Келленбергер, также в Эколь Политехник Федераль де Лозанна; Сара Бери в Калтехе в США; и Блэр Костелло в Институте Макса Планка в Германии”.