WWF учит нейросеть узнавать моржей. АСИ узнало у фонда, как еще искусственный интеллект может помочь природе.

Фото: Jay Ruzesky / Unsplash

Нейросети скоро научатся узнавать «в лицо» моржей в Баренцевом море. В этом им помогут сотрудники государственного заповедника «Ненецкий», ученые Московского физико-технического института и WWF России.

«Нейронные сети с каждым годом все шире применяются при исследованиях разных видов морских млекопитающих, но с моржами в этом направлении никто еще не работал, по крайней мере у нас в стране», – прокомментировала Варвара Семенова, координатор проектов по сохранению биоразнообразия Арктики WWF России.

Фотографии с лежбища

Нейросеть будет анализировать фотографии, сделанные на фотоловушках, установленных на лежбище атлантических моржей на острове Матвеев в Баренцевом море. Чтобы собрать материал для обучения искусственного интеллекта, ученые провели на острове три недели.

Фото: Alena Vavrdova / Unsplash

Нейросеть помогает проанализировать огромный объем данных с фотоловушек: она сортирует снимки и находит те, на которых моржи вообще есть. Планируется, что нейросеть сможет определять каждого моржа индивидуально. Для этого ей нужно будет обратить внимание на особые приметы животного — морщины около носа, царапины, пятна на шкуре и трещины на клыках.

Так получится определять, какие моржи возвращаются на лежбище и как часто.

Поиск сайгака

В 2019 году компания SPH Engineering начала разработку нейросети, которая может наблюдать за популяцией сайгаков.

В качестве материала для обучения нейросети использовали фотографии с беспилотников, которые сделал WWF в заказниках «Меклетинский» и «Степной» и в заповеднике «Черные Земли».

Как рассказали АСИ в пресс-службе WWF, на фотографиях получались точки с «плохо различимыми рогами и ножками». Их анализировали специалисты, определяя, где самец, самка и детеныши.

Фото: Dasha Urvachova / Unsplash

Эти данные передаются в нейросеть, и она сама пробует определить, какое перед ней животное. Нейросеть продолжают учить, указывая, где она ошиблась, пока точность не достигает 100%.

Такая технология помогает следить за популяцией животных, чтобы вовремя понять, необходимо ли принимать какие-то меры для их защиты и сохранения.

Браконьеры и рубки

В WWF рассказывают, в африканском отделении фонда работает нейросеть, которая умеет строить маршруты для патрулей особо охраняемых территорий.

Маршрут выстраивается исходя из того, в каких местах чаще всего встречались браконьеры и следы их преступлений. Благодаря нейросети патрули могут проехать все излюбленные браконьерами места.

Фото: Hu Chen / Unsplash

Еще один пример, как технологии решают природоохранные задачи — big data для спасения лесов. Ее используют за рубежом.

Там анализируют информацию о поставках древесины, особенно из стран, где есть определенные запреты на экспорт. WWF, TRAFFIC и специалисты из Технологического университета Вирджинии работают над созданием инструмента, который бы выявлял подозрительные партии древесины.

Как отмечают в пресс-службе WWF, в разработке нейросетей для защиты природы есть две сложности: недостаток данных, которых требуется очень много, и их разрозненность.

Читайте новости АСИ в удобном формате на Яндекс.Дзен. Подписывайтесь.

Дорогие читатели, коллеги, друзья АСИ.

Нам очень важна ваша поддержка. Вместе мы сможем сделать новости лучше и интереснее.

Рекомендуем