Як штучний інтелект допомагає захищати снігових барсів від вимирання

У Кустубха Шарма цікава професія. Він - вчений-зоолог, експерт по сімейству котячих, що вивчає один з найбільш невловимих і величних видів великих кішок - сніжних барсів.

Шарма проводить багато часу в Киргизстані, намагаючись знайти відповідь на складне питання: як вивчати види, що важко піддаються вивченню і знаходяться під загрозою зникнення? Гірські кішки живуть в холодному безплідному ландшафті, переміщаються на сотні кілометрів і настільки пристосовані до самотності, що їх називають «примарами гір».

Майже 11 років вивчаючи снігових барсів в горах Середньої Азії, Шарма бачив цих пухнастих плямистих кішок лише двічі. А адже він головний регіональний еколог некомерційного природоохоронного фонду Snow Leopard Trust , Що має штаб-квартиру в Сіетлі і працює в Китаї, Киргизстані, Індії, Монголії та Пакистані. Одна із зустрічей відбулася в південній Монголії: великий самець з мордою, покритої шрамами, стояв на скельному уступі поруч з недавно вбитим гірським козлом - улюбленою здобиччю снігових барсів.

Сім'я снігових барсів в зоопарку. Фото: Пітер Боллігер (Peter Bolliger).

«Раптово я почув шум, і прямо переді мною виявився сніговий барс. Він подивився на мене великими круглими очима, ніби запитуючи: як ти опинився так близько поруч зі мною і чому я цього не помітив? Барси занадто впевнені у своїй невидимості. Потім він повернувся і вислизнув, як стрічка », - говорить Шарма.

Через прихованої натури барсів Шарма і його колеги використовують фотопастки, які допомагають вченим вивчати і захищати цей вид від браконьєрів, від діяльності гірничодобувних підприємств, від зміни клімату та інших загроз. Популяція снігових барсів вже скоротилася до 4-6 тисяч особин. Вони стали настільки рідкісними, що єдиним можливим способом їх вивчення стала зйомка камерами, встановленими в віддалених місцях їх проживання.

Камери, оснащені датчиками тепла і руху, справляються зі своїм завданням з певною часткою успіху. Іноді вони потрапляють в лавини, змиваються повенями або збиваються тваринами. Буває, що вони фотографують не тих тварин, наприклад кіз, верблюдів і коней, що проходять повз або годинами пасуться перед об'єктивом. Спрацьовування може викликати і коливається трава, що росте біля нагрітого сонцем каменя.

Все це дає величезну кількість фотографій. Кожна фотополювання триває кілька місяців, протягом яких вчені перевіряють 30-60 камер, розташованих на площі 1000-1300 квадратних кілометрів, і отримують 200-300 тисяч зображень. А потім починається сортування і вибір фотографій, на яких відображені снігові барси - втомлива ручна робота, що займає сотні людино-годин.

Сніговий барс в дикій природі. Фото: SLF Mongolia / Snow Leopard Trust.

Нове рішення на основі штучного інтелекту, запропоноване Microsoft , Прискорило цей процес за допомогою моделі машинного навчання, здатної ідентифікувати зображення сніжного барса і автоматично класифікувати тисячі фотографій за лічені хвилини.

«Коли ми ставимо фотопастки, виходить, що ми даємо сніжним барсам можливість робити Селфі, - говорить Шарма. - Щоб охороняти барсів, нам треба знати, скільки їх і де вони знаходяться. Але іноді ми отримуємо тисячі нерелевантних фотографій. Тут на допомогу приходить штучний інтелект ».

Масштабна система , Створена інженерами з групи Azure Machine Learning, допоможе вченим приділяти більше часу вивченню стану здоров'я, місця розташування і ареалу популяції барсів. Можливість інтеграції цієї системи з Power BI дозволить фонду Snow Leopard Trust візуалізувати і вивчати дані, отримані з камер, що допоможе в розробці та оцінці програм із захисту тварин.

Такі програми допомагають сніжним барсам співіснувати з людьми, дозволяючи вченим зменшувати шкоду, яку завдають створеної людиною інфраструктурою, і проводити роботу з пастухами, які іноді вбивають кішок, що полюють на пасеться худоба.

Наступний етап розвитку цієї технології - автоматизація ідентифікації окремих особин по їх індивідуальних характеристик.

Сніговий барс в дикій природі. Фото: SLF Pakistan / Snow Leopard Trust.

«Питання стоїть так: барс на фото номер 1240 і на фото номер 1 000 240 - це один і той же барс або різні?», - каже інженер з програмного забезпечення Microsoft Марк Гамільтон (Mark Hamilton), який створив модель на основі глибоких нейронних мереж - технологію ІІ, яка вчиться розпізнавати закономірності так само, як це робить людський мозок.

«Як зв'язати ці зображення? - продовжує він. - Зараз процес розпізнавання дуже трудовитрат і схильний до помилок, а коли з'являються нові фотографії, це можна порівняти з додаванням нових деталей в пазл з 40 000 фрагментів. Ми сподіваємося, що глибоке навчання допоможе нам знаходити ймовірні збіги ».

Група Шарми роками вручну ідентифікувала снігових барсів на фотографіях, і зараз є близько 10 000 фотографій, на яких кішки ще не ідентифіковані. Машинне навчання допоможе вирішити цю проблему, отримувати більш точні дані і краще оцінювати популяцію.

Як говорить Шарма, модель класифікації зображень буде особливо корисна для нового великого дослідження світової популяції снігових барсів. Це дослідження, анонсоване минулого місяця, є частиною міжнародної програми захисту снігових барсів і їх екосистеми ( Global Snow Leopard & Ecosystem Protection Program ), Що розробляється об'єднанням природоохоронних організацій спільно з урядами 12 країн, на території яких мешкають барси.

«Це масштабна ініціатива», - говорить Шарма, міжнародний координатор програми, в рамках якої будуть розроблятися і використовуватися стандартизовані методи досліджень і збиратися величезні обсяги даних. Передбачається, що програма завершиться приблизно через п'ять років.

Кустубх Шарма в горах Монгольського Алтаю. Фото: Пуревджав Лкхагваджав (Purevjav Lkhagvajav).

Цей проект стартував незабаром після торішнього суперечливого зміни охоронного статусу снігових барсів з «зникаючий» (дуже високий ризик вимирання) на «уразливий» (ризик вимирання менший, але все одно високий).

Фонд Snow Leopard Trust не був згоден з цим рішенням , Як і інші природоохоронні організації, аргументуючи свою позицію останніми науковими даними, які не дозволяють впевнено говорити про те, скільки снігових барсів залишилося в світі. Дані про чисельність барсів - лише здогадки, і зниження охоронного статусу може ускладнити спроби захистити цих тварин.

«Потрібно більше досліджень, - говорить Шарма. - Штучний інтелект допоможе прискорити роботу по оцінці популяції сніжного барса ».

Але навіщо потрібно вивчати і захищати цих кішок? Що в них цінного, крім їх неймовірної краси?

Шарма називає дві причини. По-перше, барси - своєрідні «термометри» тендітних гірських екосистем, що забезпечують водою безліч людей. По-друге, крім «привидів гір», вони носять і інший титул.

«Снігові барси легко перетинають кордони, і для цього їм не потрібні паспорти та візи, - говорить Шарма. - Для їх збереження потрібно об'єднати зусилля різних держав, тому ми називаємо барсів послами гір ».

Сніговий барс в зоопарку. Фото: Пітер Боллігер (Peter Bolliger).

Детальніше про описаний вирішенні на основі ІІ можна дізнатися тут . Про те, як розробляються Microsoft системи на основі ІІ допомагають зберігати біологічне різноманіття нашої планети, можна дізнатися тут .

Верхнє фото: SLCF Mongolia / Snow Leopard Trust.