+38/050/370-3627
+38/093/220-0872
+38/044/257-2444
Новини

Система, створена інженерами з групи Azure Machine Learning, допоможе вченим приділяти більше часу вивченню стану здоров'я, розташування та ареалу популяції барсів

Як штучний інтелект допомагає захищати снігових барсів від вимирання

У Кустубха Шарма цікава професія. Він — учений-зоолог, експерт із сімейства котячих, який вивчає один із найневловиміших і найвеличніших видів великих кішок — снігових барсів.

Шарма проводить багато часу в Киргизстані, намагаючись знайти відповідь на складне запитання: як вивчати види, що важко піддаються вивченню та перебувають під загрозою зникнення? Гірські кішки мешкають у холодному безплідному ландшафті, переміщуються на сотні кілометрів і настільки пристосовані до самотності, що їх називають «марами гір».

Майже 11 років вивчаючи снігових барсів у горах Середньої Азії, Шарма бачив цих пухнастих плямистих кішок лише двічі. Адже він головний регіональний еколог некомерційного природоохоронного фонду Snow Leopard Trust, який має штаб-квартиру в Сіетлі та працює в Китаї, Киргизстані, Індії, Монголії та Пакистані. Одна із зустрічей відбулася в південній Монголії: великий самець з мордою, вкритою шрамами, стояв на скельному уступі поряд з нещодавно вбитим гірським козлом — улюбленою здобиччю снігових барсів.

«Раптом я почув шум, і прямо переді мною виявився сніговий барс. Він глянув на мене великими круглими очима, ніби питаючи: як ти виявився так близько поряд зі мною і чому я цього не помітив? Барси надто впевнені у своїй невидимості. Потім він повернувся і вислизнув, як стрічка»,— каже Шарма.

Через потайливу натуру барсів Шарма та його колеги використовують фотопастки, які допомагають вченим вивчати та захищати цей вид від браконьєрів, від діяльності гірничодобувних підприємств від зміни клімату та інших загроз. Населення снігових барсів вже скоротилася до 4–6 тисяч особин. Вони стали настільки рідкісними, що єдиним можливим способом їх вивчення стала зйомка камерами, встановленими у віддалених місцях їх проживання.

Камери, оснащені датчиками тепла та руху, справляються зі своїм завданням з певною часткою успіху. Іноді вони потрапляють до лавин, змиваються повенями або збиваються тваринами. Буває, що вони фотографують не тих тварин, наприклад кіз, верблюдів і коней, що проходять повз або годинами, що пасуться перед об'єктивом. Спрацьовування може викликати і трава, що хитається, що росте біля нагрітого сонцем каменю.

Все це дає величезну кількість фотографій. Кожне фотополювання триває кілька місяців, протягом яких вчені перевіряють 30–60 камер, розташованих на площі 1000–1300 квадратних кілометрів і отримують 200–300 тисяч зображень. А потім починається сортування та вибір фотографій, на яких відображені снігові барси — втомлива ручна робота, що займає сотні людино-годин.

Нове рішення на основі штучного інтелекту, запропоноване Microsoft, прискорило цей процес за допомогою моделі машинного навчання, здатної ідентифікувати зображення снігового барсу та автоматично класифікувати тисячі фотографій за лічені хвилини.

«Коли ми ставимо фотопастки, виходить, що ми даємо сніговим барсам можливість робити селфі, — каже Шарма. — Щоб охороняти барсів, нам треба знати, скільки їх і де вони перебувають. Але іноді ми отримуємо тисячі нерелевантних фотографій. Тут на допомогу приходить штучний інтелект».

Система, що масштабується, створена інженерами з групи Azure Machine Learning, допоможе вченим приділяти більше часу вивченню стану здоров'я, розташування та ареалу популяції барсів. Можливість інтеграції цієї системи з Power BI дозволить фонду Snow Leopard Trust візуалізувати та вивчати дані, отримані з камер, що допоможе у розробці та оцінці програм захисту тварин.

Такі програми допомагають сніговим барсам співіснувати з людьми, дозволяючи вченим зменшувати шкоду, заподіяну створеною людиною інфраструктурою, і проводити роботу з пастухами, які іноді вбивають кішок, що полюють на худобу, що паститься.

Наступний етап розвитку цієї технології — автоматизація ідентифікації окремих особин за їх індивідуальними характеристиками.

«Питання стоїть так: барс на фото номер 1240 і на фото номер 1 000 240 — це той самий барс чи різні?», — каже інженер з програмного забезпечення Microsoft Марк Гамільтон (Mark Hamilton), який створив модель на основі глибоких нейронних мереж — технологію ІІ, яка вчиться розпізнавати закономірності так само, як це робить людський мозок.

«Як пов'язати ці зображення? - Продовжує він. — Зараз процес розпізнавання дуже трудомісткий і схильний до помилок, а коли з'являються нові фотографії, це можна порівняти з додаванням нових деталей у пазл із 40 000 фрагментів. Ми сподіваємось, що глибоке навчання допоможе нам знаходити ймовірні збіги».

Група Шарми роками вручну ідентифікувала сніжні барси на фотографіях, і зараз є близько 10 000 фотографій, на яких кішки ще не ідентифіковані. Машинне навчання допоможе вирішити цю проблему, отримувати більш точні дані та краще оцінювати популяцію.

Як каже Шарма, модель класифікації зображень буде особливо корисною для нового великого дослідження світової популяції снігових барсів. Це дослідження, анонсоване минулого місяця, є частиною міжнародної програми захисту снігових барсів та їх екосистеми (Global Snow Leopard & Ecosystem Protection Program), яку розробляє об'єднання природоохоронних організацій спільно з урядами 12 країн, на території яких мешкають барси.

«Це масштабна ініціатива», — каже Шарма, міжнародний координатор програми, в рамках якої розроблятимуться та використовуватимуться стандартизовані методи досліджень та збиратимуться величезні обсяги даних. Передбачається, що програма завершиться приблизно за п'ять років.

Цей проект стартував невдовзі після торішньої суперечливої ​​зміни охоронного статусу снігових барсів із «зникаючою» (дуже високий ризик вимирання) на «уразливий» (ризик вимирання менший, але однаково високий).

Фонд Snow Leopard Trust не погоджувався з цим рішенням, як і інші природоохоронні організації, аргументуючи свою позицію останніми науковими даними, які не дозволяють впевнено говорити про те, скільки снігових барсів залишилося у світі. Дані про чисельність барсів— лише припущення, і зниження охоронного статусу може ускладнити спроби захистити цих тварин.

«Потрібно більше досліджень, — каже Шарма. — Штучний інтелект допоможе прискорити роботу щодо оцінки популяції снігового барсу».

Але навіщо потрібно вивчати та захищати цих кішок? Що в них цінного, крім їх приголомшливої ​​краси?

Шарма називає дві причини. По-перше, барси — своєрідні «термометри» крихких гірських екосистем, що забезпечують водою безліч людей. По-друге, крім «привидів гір», вони мають і інший титул.

«Снігові барси легко перетинають кордони, і для цього їм не потрібні паспорти та візи, — каже Шарма. — Для їх збереження потрібні спільні зусилля різних держав, тому ми називаємо барсів послами гір».

 

Інші новини

Найкраща ціна