Ključni podaci za van
- Kamere koje pokreće umjetna inteligencija daju gabonskim čuvarima divljih životinja novi alat u borbi protiv krivolova.
- Novi sustav koristi strojno učenje za analizu fotografija na uređaju u stvarnom vremenu za otkrivanje životinja i ljudi.
- Tehnologija pomaže u poboljšanju obavještajnih podataka o krivolovu i povezanim nezakonitim mrežama, pomažući vlastima u suzbijanju ilegalne trgovine divljim životinjama.
Kamere koje pokreće umjetna inteligencija (AI) pomažu u zaštiti životinja u golemim dijelovima Afrike.
Kamere čuvarima divljih životinja u Gabonu daju novi alat u borbi protiv krivolova snimanjem slika prolaznika. Sustavi također mogu pratiti gubitak bioraznolikosti brojeći broj životinja u nekom području.
"Obične kamere mogu se aktivirati 'mehanički' kada ih nešto pokrene, na primjer, pokret ili zvuk", rekao je stručnjak za umjetnu inteligenciju James Caton za Lifewire u intervjuu e-poštom. "AI ugrađen u kameru može se inteligentnije aktivirati kada predmeti od interesa prođu unutar okvira – na primjer, osoba ili lovokradica protiv losa. AI može razlikovati ljudske figure od životinjskih, na primjer, prema držanju ili veličini."
Računalstvo na rubu
Zahvaljujući umjetnoj inteligenciji, nove zamke kamere koje je razvila grupa Hack the Planet inteligentnije su od prethodnih modela. Sustav koristi strojno učenje za analizu fotografija u stvarnom vremenu na uređaju za otkrivanje životinja i ljudi.
Zamke upozoravaju čuvare ako se otkrije kretanje slona, nosoroga ili čovjeka. Opremljen satelitskom uzlaznom vezom, sustav može raditi bilo gdje u svijetu bez ovisnosti o GSM ili Wifi mreži.
Istraživač sa Sveučilišta Stirling Robin Whytock i tim istraživača testirali su AI model za analizu podataka zamke kamere. U studiji slučaja koristili su klasificirane srednjoafričke šumske vrste sisavaca i ptica. Čak i s relativno malim skupom podataka od 300 000 slika korištenih za treniranje modela, rezultat je bio snažan, izvijestili su istraživači u radu.
Istraživači su rekli da je algoritam stroja bio 90 posto točan i da može klasificirati oko 4000 slika na sat na stolnim strojevima koje koriste čuvari parkova i ekolozi na terenu, bez pristupa snažnim resursima računalstva u oblaku. AI sustav smanjuje vrijeme potrebno za analizu tisuća slika zamki s nekoliko tjedana na jedan dan.
Čuvanje staza
Drugi sustav pod nazivom TrailGuard AI koristi se kao sigurnosni sustav za nacionalne parkove za otkrivanje, zaustavljanje i uhićenje krivolovaca. Tehnologija pomaže u poboljšanju obavještajnih podataka o krivolovu i povezanim nezakonitim mrežama, pomažući vlastima u suzbijanju ilegalne trgovine divljim životinjama.
Dovoljno mala da se sakrije duž staza, glava kamere TrailGuard AI koristi umjetnu inteligenciju za otkrivanje ljudi unutar slika i prenosi slike na kojima se nalaze ljudi nazad u sjedište parka putem GSM-a, radija dugog dometa ili satelitskih mreža. Tehnologija TrailGuard AI testirana je na terenu u rezervatu u istočnoj Africi, gdje je pomogla u uhićenju trideset lovokradica i zapljeni više od 1300 funti divljeg mesa.
"AI ugrađen u kameru može se inteligentnije aktivirati kada predmeti od interesa prođu unutar okvira…"
Zaštitnici prirode imaju koristi od umjetne inteligencije koja radi u kameri, a ne u oblaku, jer najveća potrošnja baterije nije izvođenje zaključaka na čipu računalnog vida u kameri, već prijenos slike putem GSM-a ili satelitskog modema, Eric Dinerstein, direktor WildTecha u grupi za zaštitu divljih životinja RESOLVE, rekao je Lifewireu putem e-pošte.
Dinerstein je rekao da sustav točno eliminira lažne pozitivne rezultate kada kameru aktivira nešto što nije lovokradica.
"U našim implementacijama TrailGuarda na terenu, do 95% okidača senzora kretanja rezultat je lažnih okidača ili lažno pozitivnih", dodao je Dinerstein. "Samo 5% su pravi krivolovci."
TrailGuard može uštedjeti trajanje baterije. Prijenos tisuća lažno pozitivnih slika tijekom nekoliko tjedana prazni baterije. Filtriranjem lažno pozitivnih na rubu i prijenosom samo pravih pozitivnih ili vrlo malo lažnih pozitivnih, baterije mogu trajati godinama.
"Također, čip koji koristimo ima vrlo nisku potrošnju energije, a naš uređaj je u stanju mirovanja ili isključenog napajanja veći dio svog životnog vijeka", rekao je Dinerstein. "Trajanje baterije za senzore u udaljenim područjima je kritično."
Praćenje divljih životinja uskoro bi moglo postati još pametnije. Istraživači rade na programabilnoj umjetnoj inteligenciji ugrađenoj u kamere.
Trenutno se slike moraju dohvatiti s fotoaparata i obraditi u oblaku. Ali nove mogućnosti omogućuju korisnicima stvaranje prilagođenih AI agenata i njihovo postavljanje na kamere.
"Za lovokradice, na primjer, ako znate da putuju u bijelom automobilu ili da jedan od njih uvijek nosi žutu kapu, potencijalno biste izdaleka mogli ažurirati kamere ovim novim informacijama," rekao je Caton.
