🐾 Искусственный интеллект помогает отслеживать дикую природу Великобритании

Учёные создали сеть камер и микрофонов под управлением искусственного интеллекта (ИИ), способную идентифицировать животных и птиц и отслеживать их перемещения в дикой природе. По словам исследователей, такая технология поможет справиться с проблемой снижения биоразнообразия в Великобритании.

Роботизированные наблюдатели уже прошли тестирование на трёх участках, где они фиксировали звуки и изображения, на основе которых ИИ определял виды животных и их местоположение. С помощью анализа звуков были распознаны десятки видов птиц, а лис, оленей, ежей и летучих мышей удалось идентифицировать по изображениям. При этом участие человека не требуется.

«Главный момент — масштаб проекта, — говорит Энтони Дансер, специалист по охране природы из Зоологического общества Лондона (ZSL). — Мы собрали десятки тысяч файлов данных и тысячи часов аудио с тестовых участков и смогли идентифицировать множество животных. Человеческими усилиями сделать это в таких масштабах было невозможно. Только ИИ сделал это возможным».

Для тестирования были выбраны территории вдоль железнодорожных линий в Барнсе, Твикенхеме и Льюишеме в Лондоне. Эти участки принадлежат компании Network Rail и ограждены, чтобы люди не заходили на пути. Дансер отмечает, что доступ к относительно дикой природе был простым — что стало важным фактором для начала проекта.

Сейчас ZSL и Network Rail планируют расширить использование ИИ-наблюдателей и на другие территории, включая Чобхэм в Суррее и Новый лес. На тестовых участках было зафиксировано более 30 видов птиц, шесть видов летучих мышей, а также лисы и ежи. «Это приятный сюрприз: относительно здоровый уровень дикой природы в Лондоне», — говорит Дансер.

ИИ позволяет собирать точные данные о популяции животных. Например, летучие мыши используют железнодорожные мосты для гнездовий, а ёжики ограничены определёнными участками из-за ограждений. В Шотландии решают эту проблему, создавая «ёжовые коридоры» в заборах, чтобы животные могли свободно передвигаться, а более крупные животные — нет.

Нейл Стронг, менеджер по биоразнообразию Network Rail, подчеркнул: «Раньше приходилось оценивать популяции животных по погибшим особям вдоль путей и дорог. Сейчас ИИ даёт нам гораздо более точную картину численности».

Главная цель проекта — показать, что ИИ в сочетании с акустическими сенсорами и камерами может эффективно изучать дикую природу не только на землях Network Rail, но и в других местах Великобритании. Технология поможет отслеживать, как виды реагируют на изменение климата, и подскажет, как управлять растительностью вдоль железных дорог, обочин дорог и других территорий.

«Машинное обучение жизненно необходимо для сохранения биоразнообразия, — отмечает Стронг. — Только компьютеры могут обработать десятки тысяч часов записей и сотни тысяч изображений».

Эта инновация открывает новые возможности для экологического мониторинга и защиты дикой природы, делая сохранение биоразнообразия более точным и масштабным. 🌿📸🦊