Ako želite da pratite slona u divljini, to nije lako. Tradicionalno, na njega morate pričvrstiti radio ogrlicu, koja bi mogla ometati prirodne pokrete slona.
Sada profesorka Fakulteta inženjeringa Karen Paneta razvija dronove opremljene novim sistemom veštačke inteligencije za praćenje slonova u njihovom prirodnom staništu — i već ih koristi na terenu u istočnoj Africi. Dok ona i njeni studenti nastavljaju da razvijaju veštačku inteligenciju za projekat, ona se nada da će tehnologija omogućiti konzervatorima da prikupe visokokvalitetne podatke koje mogu koristiti za donošenje odluka o upravljanju divljim životinjama.
Paneta kaže da njena laboratorija za vizuelizaciju, detekciju i simulaciju stvara „motore veštačke inteligencije“ koji se zatim ugrađuju u različite mašine, uključujući dronove. Njena laboratorija godinama radi na korišćenju dronova za pomoć u oporavku od katastrofe, procenjujući štetu sa neba.
Pre oko četiri godine obratili su joj se članovi Saveza za očuvanje slonova Tufts, koji su pitali da li se dronovi mogu koristiti za pomoć u očuvanju divljih životinja. Zaintrigirana mogućnošću da proširi upotrebu svog istraživanja, Paneta je skočila na tu ideju.
Paneta i njen tim razvili su dron opremljen veštačkom inteligencijom koji prepoznaje pojedinačne slonove sa slika, čak i kada su te slike tamne, viđene izdaleka ili na neki drugi način teške za efikasno korišćenje za zaštitu prirode. Poznavanje gde se nalaze određeni slonovi može pomoći zaštitnicima divljih životinja da odrede idealna staništa i zaštite životinje od interakcija sa ljudima, što može biti smrtonosno.
Pošto slonovi često putuju noću, veštačka inteligencija je obučena da identifikuje slonove pomoću termičke slike — metode koja detektuje toplotu tela slonova. Obafemi Jinadu, student druge godine doktorskih studija u Panetinoj laboratoriji, kaže da je tim imao „ogromnog uspeha“ u identifikaciji slonova na slikama prepunih ljudi i u mraku.
Tehnologija laboratorije takođe može da prikuplja podatke o individualnom zdravlju slonova, identifikacijom kožnih infekcija, promenama u veličini slonova ili izmenjenim ponašanjem. Na primer, kada je slon uznemiren ili pod stresom, može da podigne uši, što bi moglo biti od pomoći za čuvare prirode koji prate životinje, kaže Jinadu. „Pokušavamo da dobijemo što više informacija iz govora tela životinje“, kaže on.
Dronovi bi takođe mogli da odvrate krivolov, kaže Paneta, jer će lovokradice prepoznati dronove kao znake ljudskog prisustva i, nadamo se, izbegavati to područje.
Paneta kaže da je praćenje dronom humanije za slonove od drugih strategija, poput pričvršćivanja radio ogrlica, koje mogu ometati prirodno ponašanje slona. „Trenutni pristup slonovima je sada prilično invazivan“, kaže Jinadu. „Pokušavamo da pratimo obrasce migracije sa veoma neinvazivnim pristupom.
„Naš pristup od početka je bio da kažemo da šta god da radimo, ne možemo fizički da menjamo slonove“, kaže Paneta. „To je bilo zaista važno.“
Deo tog neinvazivnog pristupa uključuje identifikaciju slonova po imenu iz daleka, aspekt veštačke inteligencije na čijem poboljšanju Jinadu radi. Svi slonovi, kaže on, izgledaju prilično slično, posebno zato što su bez oznaka, poput pruga ili mrlja, koje pomažu zaštitarima da identifikuju pojedince drugih vrsta sisara. Trenutno, samo ljudi koji su direktno radili sa određenim slonovima znaju ih dovoljno dobro da ih razlikuju.
Jinadu se nada da će to promeniti identifikacijom karakteristika – poput suza u ušima, veličine glave, oblika i orijentacije kljova, između ostalog – koje se razlikuju između pojedinačnih slonova, oni mogu da koriste te informacije da obuče AI da uskladi te karakteristike sa imenima slonova. .
„To je težak zadatak“, kaže on, a trenutna tehnologija praćenja ima samo oko 56 odsto uspeha. „Ali sigurni smo da možemo mnogo bolje od toga.“
Panetine dronove već koriste zaštitnici prirode u Nacionalnom rezervatu Masai Mara, zaštićenom staništu slonova na jugozapadu Kenije, gde luta na desetine hiljada slonova.
Tim se nada da bi tehnologija koju su razvili mogla početi da se koristi i za očuvanje drugih vrsta. Na primer, Paneta kaže da bi veštačka inteligencija mogla biti posebno pogodna za praćenje nosoroga. Pored toga, tim je sarađivao sa Allenom Rutbergom, istraživačem vanrednim profesorom na Cummings School of Veterinari Medicine, kako bi utvrdio kako prilagoditi tehnologiju za očuvanje belorepanog jelena, budući da je ručno označavanje belorepanih jelena radno intenzivno i može biti opasno.
Za Paneta, moguće primene veštačke inteligencije su neograničene za pomoć ljudima i životinjama da se pripreme za neočekivano – poput bande lovokradica ili promene u obrascima migracije slonova. „Postoji toliko različitih scenarija za koje mi kao ljudi ne možemo ni da počnemo da stvaramo eksperimente“, kaže ona. „AI nam dozvoljava da to uradimo.“
