ИИ ускоряет защиту исчезающих слонов
Проект Elephant Listening Project (ELP) Корнеллского университета отслеживает африканских лесных слонов с помощью акустических датчиков. Однако леса настолько удалённые, а звуковые файлы настолько огромны, что сбор и анализ данных занимает месяцы — слишком долго, чтобы успеть спасти животных от браконьеров.
Теперь учёные могут получать критически важную информацию о привычках и перемещениях слонов в пять раз быстрее. Стартап Conservation Metrics разработал инструмент на основе искусственного интеллекта, который отличает низкочастотные, долгие крики слонов от других звуков тропического леса.
Проблема масштаба и скорости
- 50 акустических датчиков ELP в национальном парке Нуабале-Ндоки (Республика Конго) на площади 580 квадратных миль генерируют 7 терабайт данных каждые три месяца (эквивалент 2 миллионов песен в iTunes).
- Раньше анализ этих данных на пяти компьютерах занимал 6–8 недель, а с ручной проверкой точности — около 3 месяцев.
- Численность лесных слонов в Центральной Африке резко упала: с примерно 100 000 в 2011 году до менее чем 40 000 сегодня. Их обширный ареал и плотный лесной полог делают отслеживание с земли или воздуха крайне сложным.
Решение с помощью ИИ
- Инструмент Conservation Metrics с использованием машинного обучения и глубоких нейронных сетей проанализировал тот же объём данных за 22 дня.
- Компания получила двухлетний грант Microsoft AI for Earth. Доступ к мощному облачному серверу Azure в будущем может сократить анализ до одного дня.
- Это позволяет учёным оперативно предупреждать управляющих парком об угрозах. Например, недавняя акустическая карта показала скопление слонов рядом с лесозаготовками и дорогами, что сделало их уязвимыми для браконьеров.
Цитаты экспертов
- Питер Редж, директор ELP: «Если нам потребуется год, чтобы понять, что делают слоны в лесу, будет уже слишком поздно... Акустика не остановит браконьерство, но, возможно, это единственный способ получать информацию достаточно регулярно».
- Мэтью Маккоун, CEO Conservation Metrics: «Впервые мы реализуем потенциал этих автоматизированных подходов к мониторингу».
Будущие цели
- Текущая логистика сложна: карты памяти с датчиков пешком доставляют из леса, везут 500 миль в Браззавиль и отправляют курьером в Итаку (США).
- Конечная цель — запустить инструменты ИИ прямо в африканских лесах, чтобы данные о количестве слонов можно было просто отправлять смс-сообщениями.
- По словам Маккоуна, это «ещё годы работы», но развитие коммерческих технологий делает такую задачу выполнимой, тогда как раньше она казалась лишь мечтой.