Новий інструмент на базі штучного інтелекту, здатний розрізняти червоних і сірих білок, може стати революцією в охороні природи. Система під назвою Squirrel Agent, розроблена компанією Genysys Engine, була навчена на тисячах фотографій білок і демонструє точність визначення до 97%. Ця технологія допомагає автоматизувати контроль доступу до годівниць: червоні білки отримують доступ до їжі, а сірим пропонується корм із протизаплідною пастою.
Про це інформує BBC.
За словами Емми МакКленаган, співзасновника Genysys Engine, цей інструмент здатен виконувати завдання, які раніше вимагали залучення великої кількості добровольців. Наразі Squirrel Agent проходить тестування у Великій Британії у співпраці з п’ятьма природоохоронними організаціями. Розробники сподіваються, що технологія матиме застосування й для інших видів тварин, потребуючих моніторингу.
Тривожний стан червоних білок
Червоні білки опинилися на межі зникнення через конкуренцію із сірими білками, які були завезені до Великої Британії 200 років тому. Сірі білки не лише чисельно переважають, але й є переносниками вірусу, смертельного для червоних білок. Як зазначає організація Northern Red Squirrels, зусилля щодо збереження цих тварин ускладнюються тим, що червоні білки мають різні кольорові відтінки, а не всі є рудими.
Squirrel Agent допомагає вирішувати ці проблеми, швидко аналізуючи відмінності у зовнішності білок: форму вух, хвостів, розміри та вагу. Завдяки швидкому аналізу ШІ приймає рішення, як допомогти червоним білкам вижити, зберігаючи їм доступ до їжі, або ж зменшити розмноження сірих білок за допомогою контрацептивів.
Розширення можливостей технології
У майбутньому Genysys Engine планує вдосконалити Squirrel Agent, навчити систему розпізнавати окремих тварин. Основою для ідентифікації стануть унікальні характеристики білок, зокрема форма та розташування їхніх вусів, які схожі на людські відбитки пальців.
Організація Northern Red Squirrels пояснює, що новий підхід дозволить природоохоронцям відстежувати конкретних особин, створюючи детальні дані про їхні сімейні лінії та поведінку. З часом це відкриє нові перспективи у вивченні популяцій дикої природи.
Інші приклади застосування ШІ
Штучний інтелект вже допомагає природоохоронцям у різних куточках світу. Наприклад, Всесвітній фонд дикої природи (WWF) використовував ШІ для аналізу фотографій у регіонах Австралії, які постраждали від масштабних пожеж.
Технологія дозволила швидко визначити місця, де вижили тварини, і спланувати заходи допомоги. Крім професійних ініціатив, ентузіасти також застосовують ШІ для моніторингу природи. Так, британець розробив інструмент Furbinator 3000, щоб ідентифікувати лисиць і борсуків, які відвідують його сад у Сурреї.
ШІ продовжує відкривати нові горизонти в охороні природи, пропонуючи інноваційні рішення для збереження популяцій тварин і боротьби з екологічними викликами.
