Kluczowe dania na wynos
- Kamery zasilane sztuczną inteligencją dają gabońskim strażnikom przyrody nowe narzędzie w walce z kłusownictwem.
- Nowy system wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy zdjęć na urządzeniu w czasie rzeczywistym w celu wykrywania zwierząt i ludzi.
- Technologia pomaga ulepszyć dane wywiadowcze dotyczące kłusownictwa i powiązanych nielegalnych sieci, pomagając władzom rozprawić się z nielegalnym handlem dziką fauną i florą.
Kamery zasilane sztuczną inteligencją (AI) pomagają chronić zwierzęta na ogromnych obszarach Afryki.
Kamery dają gabońskim strażnikom dzikiej przyrody nowe narzędzie w walce z kłusownictwem, robiąc zdjęcia intruzom. Systemy mogą również monitorować utratę bioróżnorodności, zliczając liczbę zwierząt na danym obszarze.
„Zwykłe kamery mogą aktywować się „mechanicznie”, gdy coś je wyzwoli, na przykład ruch lub dźwięk”, powiedział ekspert ds. AI James Caton w wywiadzie e-mail dla Lifewire. „Sztuczna inteligencja wbudowana w kamerę może bardziej inteligentnie aktywować się, gdy interesujące obiekty przechodzą w kadrze – na przykład osoba lub kłusownik kontra łoś.
Komputery na krawędzi
Dzięki sztucznej inteligencji nowe fotopułapki opracowane przez grupę Hack the Planet są bardziej inteligentne niż poprzednie modele. System wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy zdjęć w czasie rzeczywistym na urządzeniu w celu wykrywania zwierząt i ludzi.
Pułapki ostrzegają strażników o wykryciu ruchu słonia, nosorożca lub człowieka. Wyposażony w łącze satelitarne, system może działać w dowolnym miejscu na całym świecie, bez uzależnienia od sieci GSM lub Wifi.
Badacz z Uniwersytetu Stirling, Robin Whytock, wraz z zespołem naukowców przetestowali model AI do analizy danych z fotopułapki. W studium przypadku wykorzystano sklasyfikowane środkowoafrykańskie gatunki ssaków i ptaków leśnych. I nawet przy stosunkowo niewielkim zbiorze danych obejmującym 300 000 obrazów użytych do trenowania modelu, wynik był mocny, poinformowali naukowcy w artykule.
Naukowcy stwierdzili, że algorytm maszyny jest dokładny w 90 procentach i może klasyfikować około 4000 obrazów na godzinę na komputerach stacjonarnych używanych przez strażników parkowych i ekologów w terenie, bez dostępu do potężnych zasobów przetwarzania w chmurze. System AI skraca czas potrzebny na analizę tysięcy obrazów pułapek z kilku tygodni do jednego dnia.
Ochranianie szlaków
Inny system o nazwie TrailGuard AI jest używany jako system bezpieczeństwa dla parków narodowych do wykrywania, zatrzymywania i aresztowania kłusowników. Technologia ta pomaga ulepszyć dane wywiadowcze dotyczące kłusownictwa i powiązanych nielegalnych sieci, pomagając władzom rozprawić się z nielegalnym handlem dziką fauną i florą.
Wystarczająco mała, aby ukryć się wzdłuż szlaków, głowica kamery TrailGuard AI wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania ludzi na obrazach i przekazuje zdjęcia zawierające ludzi z powrotem do centrali parku za pośrednictwem GSM, radia dalekiego zasięgu lub sieci satelitarnych. Technologia TrailGuard AI została przetestowana w terenie w rezerwacie w Afryce Wschodniej, gdzie pomogła w aresztowaniu trzydziestu kłusowników i skonfiskowaniu ponad 1300 funtów mięsa z buszu.
"AI wbudowana w kamerę może bardziej inteligentnie aktywować się, gdy interesujące obiekty przechodzą w kadrze…"
Konserwatorzy ruchu czerpią korzyści ze sztucznej inteligencji działającej w kamerze, a nie w chmurze, ponieważ największym zużyciem baterii nie jest wnioskowanie na chipie wizyjnym komputera w kamerze, ale transmisja obrazu przez modem GSM lub satelitarny. Eric Dinerstein, dyrektor WildTech w grupie zajmującej się ochroną przyrody RESOLVE, powiedział Lifewire e-mailem.
Dinerstein powiedział, że system dokładnie eliminuje fałszywe alarmy, gdy kamera jest aktywowana przez coś innego niż kłusownik.
„W naszych wdrożeniach TrailGuard w terenie, do 95% wyzwalaczy czujnika ruchu jest wynikiem fałszywych wyzwalaczy lub fałszywych alarmów”, dodał Dinerstein. "Tylko 5% to prawdziwi kłusownicy."
TrailGuard może oszczędzać baterię. Przesyłanie tysięcy fałszywie pozytywnych zdjęć w ciągu kilku tygodni powoduje wyczerpanie baterii. Odfiltrowując fałszywe alarmy na krawędzi i przesyłając tylko prawdziwe pozytywne lub bardzo niewiele fałszywych alarmów, baterie mogą wytrzymać lata.
„Ponadto chip, którego używamy, ma bardzo niski pobór mocy, a nasze urządzenie jest w trybie uśpienia lub wyłączenia przez większość swojego życia” – powiedział Dinerstein. „Żywotność baterii czujników w odległych obszarach jest krytyczna”.
Monitorowanie dzikiej przyrody może wkrótce stać się jeszcze inteligentniejsze. Naukowcy pracują nad programowalną sztuczną inteligencją osadzoną w kamerach.
Obecnie obrazy muszą być pobierane z aparatu i przetwarzane w chmurze. Jednak nowe możliwości umożliwiają użytkownikom tworzenie niestandardowych agentów AI i wdrażanie ich w kamerach.
„Dla kłusowników, na przykład, jeśli wiesz, że podróżują białym samochodem lub jeden z nich zawsze nosi żółtą czapkę, możesz potencjalnie zaktualizować kamery z daleka o te nowe informacje”, powiedział Caton.
