Как ИИ помогает спасти вымирающие виды

«Без ИИ мы никогда не достигнем целей ООН по защите исчезающих видов», — говорит Карл Чалмерс, изучающий машинное обучение в британской некоммерческой организации Conservation AI, расположенной в Ливерпуле и использующей технологии ИИ для различных экологических проектов.

Исчезновение видов происходит в сотни и тысячи раз быстрее, чем миллионы лет назад, и до миллиона видов находятся на грани вымирания.

Эколог Йорг Мюллер из Вюрцбургского университета (Германия) и его коллеги показали, что средства ИИ могут помочь в количественной оценке биоразнообразия в тропических лесах, определяя виды животных по аудиозаписям.

В своем исследовании ученые использовали искусственный интеллект для анализа «звуковых ландшафтов» животных в Чоко — регионе Эквадора, известном своим богатым видовым разнообразием. Они разместили диктофоны на 43 участках земли, представляющих различные стадии восстановления: леса, не тронутые вырубкой, участки, которые были вырублены, но затем заброшены и начали зарастать, и вырубленные участки, активно используемые под плантации какао и пастбища. Аудиофайлы были переданы экспертам, которые смогли идентифицировать 183 вида птиц, 41 вид амфибий и 3 вида млекопитающих.

Исследователи также загрузили свои записи в модель искусственного интеллекта, называемую сверточной нейронной сетью (CNN), которая уже была обучена для идентификации звуков птиц. CNN смогла выделить 75 видов птиц из тех, что были у экспертов, однако набор данных на которых обучалась модель был ограничен и содержал только 77 видов птиц, встречающихся в регионе. «Наши результаты показывают, что ИИ готов к более комплексной идентификации видов в тропиках по звукам», — говорит Мюллер. — «Все, что сейчас необходимо, — это больше обучающих данных, собранных людьми».

Исследователи из Conservation AI разработали модели, позволяющие просматривать записи и изображения с беспилотников или фотоловушек для идентификации диких животных, включая виды, находящиеся под угрозой исчезновения, и отслеживать их перемещения.

Они создали бесплатную онлайн-платформу, которая использует эту технологию для автоматического анализа изображений, видео- и аудиофайлов, включая данные с камер-ловушек и других датчиков, загружаемых пользователями в режиме реального времени. Пользователи имеют возможность получать по электронной почте уведомления о том, что на загруженных ими кадрах замечен интересующий их вид животных.

К настоящему времени система Conservation AI обработала более 12,5 млн изображений и обнаружила более 4 млн отдельных появлений животных 68 видов, включая находящихся под угрозой исчезновения панголинов в Уганде, горилл в Габоне и орангутанов в Малайзии.

«Платформа способна обрабатывать десятки тысяч изображений в час, в отличие от человека, который может сделать в лучшем случае несколько тысяч», — говорит Пол Фергюс, один из ведущих исследователей Conservation AI. «Скорость, с которой ИИ обрабатывает данные, может позволить специалистам по охране природы быстро защитить уязвимые виды от внезапных угроз — таких как браконьерство и пожары», — добавляет он. ИИ уже поймал на месте преступления браконьера с панголином, проанализировав отснятый материал в режиме реального времени.

Помимо мониторинга биоразнообразия в режиме реального времени, ИИ может использоваться для моделирования воздействия человеческой деятельности на экосистему и реконструкции исторических изменений. Исследователи использовали ИИ, чтобы выяснить, как столетняя деградация окружающей среды в пресноводной экосистеме привела к потере биоразнообразия.

Основное преимущество использования ИИ заключается в том, что он не требует гипотез и основывается на данных, отмечают ученые: «ИИ "учится" на прошлых данных и предсказывает будущие тенденции в биоразнообразии с более высокой точностью, чем когда-либо ранее».

Ученые убеждены, что в ближайшем будущем ИИ можно будет регулярно применять в реальной природоохранной деятельности.