Derin öğrenmenin on dokuz dövüş sanatına bakın: nesli tükenmekte olan hayvanları korumaya da yardımcı olabilir
Lei Feng.com AI teknolojisi incelemesi notu: Nesli tükenmekte olan hayvan araştırmalarındaki en büyük sorun sayılarını doğru bir şekilde tahmin etmektir.Onlardaki bireyleri ayrıntılı olarak izlemek ve anlamak daha da zor. Bununla birlikte, Duke Nicholas College'dan iki öğretmen, bu konuda yardımcı olmak için derin öğrenmeyi kullanmanın bir yolunu düşündü.
Geleneksel olarak, vahşi hayvanlar hakkındaki bilgiler yalnızca vahşi yaşamdaki profesyonel biyologlar tarafından elde edilebilir. Ancak vahşi hayvanların etkinlik yelpazesi çok geniştir ve profesyonel biyologlar tarafından küçük gruplar halinde incelenebilecek aralık çok sınırlıdır. Daha da önemlisi, insanların ortak endişesi olan nesli tükenmekte olan vahşi hayvanlar çok küçüktür ve çok azdır ve vahşi doğada hayatta kalan bireylerle karşılaşmak zordur, bu da sayılarını takip etmeyi ve doğru bir şekilde tahmin etmeyi çok zorlaştırır.
Artık akıllı telefonların popülaritesiyle, birçok sıradan insan ve meraklı, vahşi hayvanları ve onların izlerini vahşi doğada fotoğraflayabiliyor. Bu profesyonel olmayan biyologlar tarafından toplanan veriler de işe yarayabilir mi? Duke Nicholas College'dan Zoe Jwell ve Sky Alibhai de bu verileri kullanmanın bir yolunu buldular. Leifeng.com AI Technology Review ile onların hikayelerine bir göz atalım.
Ayak izlerini belirlemek için WildTrack kitle kaynak kullanımı
Afrika'nın düzinelerce mil karelik otlaklarında bir çit bulmak zordur, ancak bir çita günde yaklaşık 200.000 ayak izi bırakabilir, izlerini bulmak çok daha kolaydır. Araştırmacılar, hayvanların yerlerinin belirlenmesine yardımcı olmanın yanı sıra, bu izlerin aslında onlardan pek çok bilgiyi çıkarabileceğini keşfettiler.
Bu yeni keşiflerin, vahşi yaşamı korumaya yepyeni yöntemler getirmesi muhtemeldir ve bu yeni yöntemler, derin öğrenme ve NVIDIA GPU'lar aracılığıyla sıçramalar ve sınırlar elde edilebilir.
Zoe Jwell ve Sky Alibhai, nesli tükenmekte olan hayvanları gözlemlemeye odaklanan kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan WildTrack'in kurucu ortaklarıdır. Dünya Çevre Günü'nde, FIT'in ayak izi tanımlama teknolojisi anlamına geldiği ConservationFIT (Koruyucu Ayak İzi Tanımlama) adlı bir proje başlattılar. Bu proje, hayvan ayak izlerinin fotoğraflarını işlemek için kitle kaynak kullanımını ve ardından bu fotoğrafları, bu ayak izlerini bırakan hayvanların türünü, bireyini, cinsiyetini ve yaşını belirlemek için bir algoritma oluşturmak için kullanmak istiyor.
Onların coşkusu, 1990'larda Zimbabwe ve Namibya hükümetleri için siyah gergedanları gözlemledikleri iki yıllık bir geziden geldi. O zamanlar kaçak avcılık çok yaygındı. İnsanlar yasadışı ticaret için siyah gergedanların boynuzlarını kestikçe sayıları keskin bir şekilde düştü.
Hükümet, siyah gergedanları korumanın ana yöntemi olarak radyo tasmaları ve dehorning kullanıyor. Ancak 10 yıl boyunca otlaklarda dolaştıktan sonra, Jewell ve Alibhai nihayet bu yöntemlerin çok az etkisi olduğunu doğruladılar. Sadece radyo tasmaları sık sık çalışmayı bıraktıkları için değil, aynı zamanda radyo tasmaları başlangıçta siyah gergedanlar tarafından giyildiği için, ama şimdi doğum döngülerini beklenmedik ve yıkıcı bir şekilde her üç yılda bir bebek gergedandan değiştirmeye başlıyorlar. Her on yılda bir genç bir gergedan doğar.
Ayak izlerini takip et
Uzun bir süre sonra, neden hayvanların ayak izlerini takip etmediklerini sormak için rehberlerine gittim. Rehberlerinin bu ayak izlerinden okuyabildiği ortaya çıktı, hayvanların nereye gittiğinin açık olmasının yanı sıra başka birçok bilgi de vardı.
"Bizi şaşırtan şey, bu yerli uzmanların sadece ayak izlerine bakarak ne tür olduğunu değil, aynı zamanda farklı bireyleri de ayırt edebilmeleri." Dedi. Alibhai, "Çoğu zaman bir ayak izi görürler ve sonra Gergedanın adını söyleyebilir ve sonra haklı olduğunu bize kanıtlamak için gergedanı bulabilirsin. "
Jewell ve Alibhai yıllarını çok uğraşarak geçirdiler, hayvanların ayak izlerini takip etmek için asetat veya selüloit ruloları kullanıyorlar. Sonra 1990'ların ortasında iki keşif her şeyi değiştirdi: Biri JMP yazılımını keşfettikleri dijital kameranın icadı, diğeri ise SAS Enstitüsü'nün istatistiksel analiz yazılımıydı. Bu iki araca dayanarak ikisi, karmaşık istatistiksel modeller oluşturmaya başladı.
Bu teknolojiler FIT'i doğurdu ve bugünün FIT türleri, bireyleri, cinsiyetleri ve yaş gruplarını ayak izi fotoğraflarıyla ayırt edebilir.
Alibhai, "Görüntü işlemeden analize, dağıtım haritalarının çizilmesine kadar her şeyi yapabilir" dedi.
Hedefe ulaşmak için daha fazla algoritmaya ihtiyaç var
Şu anda, WildTrack 15 hayvan türü için (aşağıdaki hikayeleri ilk tetikleyen siyah gergedanlar dahil) FIT algoritmaları geliştirdi.Daha sonra, nesli tükenmekte olan canlıların gözlemlenmesini ve izlenmesini hızlandırma isteği nedeniyle FIT, tüm dünyada saha araştırmaları için kullanılıyor. Talep de hızlı bir şekilde arttı.
ConservationFIT projesinin lansmanı, algoritmaları daha hızlı oluşturmak için biyologlar, izleyiciler ve sıradan bilim adamları tarafından vahşi doğada çekilen fotoğrafları kullanmaktır. Daha sonra Jewell ve Alibhai, daha fazla fotoğrafı ve daha fazla fotoğrafı gömülü bilgiyi işlemek için derin öğrenmeyi kullanma olasılığını keşfetmek üzere NVIDIA GPU'ları kullanmak için SAS ile işbirliği yaptı.
Jewell, "Yaptığımız şey hala çok basit, ayak izlerini, hayvan kürk modellerini, saç yapısını ve diğer morfolojik özellikleri incelemek, ancak temel sonuçlar beklentilerimizi çok aşabilir," dedi Jewell, "NVIDIA GPU'ları kullanmayı dört gözle bekliyoruz. Verileri çeşitli boyutlarda işleyebilmemiz için hızı artırın. "
Jewell ve Alibhai'nin nihai hedefi, rezervin 8 milyarlık eğlence turistinin bir rol oynamasını sağlamaktır.
Jewell, "Turistlerin sadece% 1'inin akıllı telefonlar getirdiğini ve bazı ayak izi verilerini topladığını düşünün" dedi. "Bu, nüfus dağılımını belirlemek ve bireyleri tanımlamak için kullanılabilecek 80 milyon veri noktasıyla derin öğrenme ve FIT sağladı."
KorumaFIT
ConservationFIT, daha boyutlu bilgi toplamak ve tür alanı, grup boyutu ve dağılımı hakkında daha fazla veri elde etmek için tüm dünyada popüler hale gelen akıllı telefonların yanı sıra esnek ve kullanışlı dronları kullanmak istiyor.
İNaturalist aracılığıyla kendi fotoğraflarınızı da yükleyebilir ve bunları dünyanın her yerinden fotoğraflarla karşılaştırabilirsiniz. Vahşi pandaların sayısını saymak büyük önem taşımaktadır Şimdi bu biyologlar tam sayıyı bilmiyorlar ve pandaların cinsiyetini ayak izlerinden de söyleyemiyorlar. Ama şimdi Duke Üniversitesi Nicholas Çevre Okulu'ndan Dr. Binbin Li, pandaların cinsiyetini% 95 kesinlikle belirleyen yeni bir yönteme sahip, bu da Çinli araştırmacılara pandaları sayarken çok güçlü bir araç sağlıyor.
ConservationFIT'in potansiyeli burada bitmiyor. Alibhai'ye göre Sibirya kaplanının yaşadığı alan yarım metre karla kaplı olabilir ve bu da insanların girip gözlemlemesini zorlaştırabilir. Ancak ateş etmek için bir drone kullanırsanız, en azından kaplanın izlerini bulabilirsiniz; bir sonraki hedef kaplanın türünü teyit etmek, drone ile çekilen fotoğraflar analiz için ConservationFIT platformuna teslim edilebilir ve hatta drone bile yere yakın çekilebilir. Kaplan ayak izlerinin net bir resmini çizin, böylece bu kaplan hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Nesli tükenmekte olan hayvanları korumak insanlığın ortak sorumluluğudur.Leifeng.com AI Technology Review memnun olsa da, daha fazla hayvana yardım etmenin daha fazla yolu olacağını umuyor.
NVIDIA Blog, Lei Feng.com Yapay Zeka Teknolojisi İnceleme Derlemesi aracılığıyla
