Pirmajame iš dviejų didelių projektų Turkijos Artimųjų Rytų universiteto ir Australijos Tasmanijos valstijos vyriausybės mokslininkai įdiegė dirbtinio intelekto programinę įrangą, kuri gali akimirksniu nustatyti, ar vienas iš plėšriųjų sterblinių – Tasmanijos velnias – serga viena onkologine liga (DFTD).
Šis užkrečiamas parazitinis vėžys išplinta po gyvūno snukį, todėl jam tampa sunku maitintis, ir gyvūnas gali mirti iš bado. Dėl siauro genofondo ir didelio entuziazmo kautis su kitais dėl maisto, poravimosi ir teritorijos, šis mirtinas susirgimas grasina nykstančiai rūšiai. Nors jau kurį laiką kuriama vakcina, šiuo metu geriausia intervencija yra galimybė nustatyti ir izoliuoti užsikrėtusius gyvūnus.
Būtent čia ir padeda dirbtinis intelektas. Naudodami neuroninių tinklų vaizdų atpažinimo įrankius „U-Net“ ir „Resnet-18“, tyrėjai galėjo išrūšiuoti vaizdus ir ne tik aptikti Tasmanijos velnius, bet ir nustatyti, ar snukio pažeidimai yra DFTD, ar tik įprasti sužalojimai, patirti kovojant tarpusavyje.
Iš 1250 vaizdų dirbtinis intelektas sugebėjo atpažinti 961 sveiką ir 289 sergančius Tasmanijos velnius, o tikslumas siekė 92,4 proc. Ši automatizuota, greita ir patikima sistema, leidžianti reaguoti beveik realiuoju laiku, gali būti labai svarbi gelbstint šią rūšį nuo išnykimo.
Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas atpažinti laukinius gyvūnus ir stebėti, kaip gamta atsigauna po pražūtingų stichinių nelaimių. Apskaičiuota, kad per 2019–2020 m. vasaros Australijos krūmynų gaisrus žuvo iki trijų milijardų gyvūnų.
Partnerystės su Pasaulio gamtos fondu (WWF) ir „Google“ dirbtinio intelekto platforma „Wildlife Insights“ projektas „Eyes On Recovery“ stebi, kaip atsigauna gamta – ir iki šiol surinko daugiau kaip septynis milijonus vaizdų iš šimtų gaisrų nuniokotuose regionuose įrengtų kamerų.
Dirbtinis intelektas buvo apmokytas naudotis daugiau kaip trimis milijonais Australijos gyvūnų vaizdų – ir iki šiol 90 proc. tikslumu nustatė daugiau kaip 150 rūšių, įskaitant nykstantį Kengūrų salos dunartą – į pelę panašų sterblinį gyvūną, kurį net mokslininkai sunkiai atpažįsta kameromis užfiksuotuose vaizduose.
„Naujasis „Wildlife Insights“ dirbtinio intelekto modelis gerokai sutrumpino laiką, kurio paprastai prireikia kamerų vaizdams apdoroti, – sako „WWF-Australia“ programos „Eyes on Recovery“ koordinatorė Emma Spencer. – Kompiuteriui atlikus sunkią užduotį – iš duomenų pašalinus tuščius vaizdus ir identifikavus svarbias rūšis – daugelis mūsų partnerių praneša, kad vaizdų apdorojimo greitis padidėjo bent 5–10 kartų. Tai reiškia, kad duomenys, kuriems sutvarkyti paprastai prireikia 500 valandų, dabar apdorojami maždaug per 100 valandų“.
Nors mielų gyvūnų nuotraukų internete ir taip gausu, ši technologija gali padėti mokslininkams kaip niekad gerai pažinti laukinių gyvūnų populiacijas, taip pat gali būti naudojama invazinėms rūšims stebėti ir vietovėms, kuriose planuojama kokia nors ūkinė veikla, prižiūrėti.
Tasmanijos velnių tyrimas paskelbtas CSIRO žurnale „Wildlife Research“.
Į duomenų rinkimą gali įsitraukti ir pilietinio mokslo entuziastai, kurie gali įrengti laukinių gyvūnų kameras pagal pasaulinį „Wildlife Insights“ modelį. Pavyzdžiui, prie šio tarptautinio projekto jau yra prisijungę mūsų kaimynai lenkai, Belovežo girioje tokiu išmaniu būdu stebintys žinduolius. Čia, naudojantis trimis įrengtomis kameromis, jau užfiksuota daugiau nei 4000 gyvūnų vaizdų, iš kurių identifikuota 15 rūšių.
O šioje galerijoje galime peržiūrėti keletą svarbiausių iki šiol vykdyto projekto „Eyes on Recovery“ akimirkų. Daugiau informacijos – toliau pateiktame vaizdo įraše:
Parengta pagal „New Atlas“.
