Експерти з штучного інтелекту розробили підхід великих даних для збереження дикої природи

Група експертів зі штучного інтелекту (AI) та екології тварин в Еколе Політекнік Федерал де Лозанна розробила новий підхід великих даних для покращення досліджень щодо видів дикої природи та поліпшення збереження дикої природи.

Нове дослідження було опубліковано в Nature Communications.

Збір даних про дику природу

Область екології тварин зараз залежить від великих даних та Інтернету речей, із величезними обсягами даних, зібраних про популяції дикої природи за допомогою технологій, таких як супутники, дрони та автоматичні камери. Ці нові технології призводять до швидшого розвитку досліджень, а також мінімального порушення природних середовищ.

Багато програм штучного інтелекту використовуються для аналізу великих наборів даних, але вони часто загальні та недостатньо точні для спостереження за поведінкою та зовнішнім виглядом диких тварин.

Команда вчених розробила новий підхід, щоб обійти цю проблему, і вони зробили це, поєднавши досягнення в області комп’ютерного зору з експертизою екологів.

Використання експертизи екологів

Екологи зараз використовують штучний інтелект та комп’ютерний зір для витягування ключових особливостей з зображень, відео та інших візуальних форм даних, що дозволяє їм виконувати завдання, такі як класифікація видів дикої природи та підрахунок окремих тварин. Однак загальні програми, які часто використовуються для обробки цих даних, обмежені у своїй здатності використовувати наявні знання про тварин. Вони також важко налаштовуються та схильні до етичних проблем, пов’язаних з чутливими даними.

Проф. Девіс Туїа є керівником лабораторії екологічної обчислювальної науки та спостереження за Землею в EPFL та головним автором дослідження.

“Ми хотіли б зацікавити більше дослідників у цій темі та об’єднати їхні зусилля, щоб рухатися вперед у цій новій галузі. Штучний інтелект може служити ключовим каталізатором у дослідженнях дикої природи та екологічному захисті в цілому”, каже проф. Туїа.

Щоб зменшити маржу помилки програми штучного інтелекту, яка навчається розпізнавати конкретний вид, комп’ютерні вчені повинні були б використовувати знання екологів тварин.

Проф. Макензі Матеміс є керівником кафедри інтегративної нейронауки фундації Бертареллі в EPFL та співавтором дослідження.

“Ось де злиття екології та машинного навчання є ключовим: польовий біолог має величезні знання про тварин, які вивчаються, а наша робота як дослідників машинного навчання – працювати з ними, щоб будувати інструменти для пошуку рішення”, каже вона.

Це не перший раз, коли Туїа та команда дослідників звернулися до цієї проблеми. Команда раніше розробила програму для розпізнавання видів тварин на основі зображень, зроблених дронами, тоді як команда Матеміс розробила відкритий пакет програмного забезпечення, щоб допомогти вченим оцінювати та відстежувати позу тварин.

Що стосується нової роботи, команда сподівається, що вона зможе привернути ширшу аудиторію.

“Спільнота поступово формується”, каже Туїа. “На даний момент ми використовуємо слово з вуст у вуста, щоб побудувати початкову мережу. Ми почали два роки тому з людьми, які зараз є іншими головними авторами статті: Бенджаміном Келленбергером, також в EPFL; Сарою Бері в Калтеху в США; та Блером Костелло в Інституті Макса Планка в Німеччині.”