Нейросеть «Яндекса» умеет за несколько секунд находить на фотографиях снежных барсов. Это помогает ученым наблюдать за краснокнижными животными и изучать их поведение и места обитания
Что происходит
- В Республике Алтай находится национальный парк «Сайлюгемский», где обитают снежные барсы, занесенные в Красную книгу. Ученые следят за этими животными, изучая снимки, сделанные на установленные в парке фотоловушки. Однако релевантных фотографий всего 10–30%, причем исследователи отбирали их вручную, и на это уходили недели.
- Студенты Школы анализа данных (ШАД) «Яндекса» вместе со специалистами облачной платформы Yandex Cloud разработали нейросеть, которая за несколько секунд обрабатывает фотографии, находит на них животных и относит их к определенному типу. В обучающую выборку вошли 40 тыс. размеченных изображений и видеофрагментов.
- Для определения животных на изображении разработчики использовали одну из самых популярных архитектур для распознавания объектов YOLO (you only look once).
- Сейчас программа распознает десять видов животных, в том числе снежного барса.
- С помощью нейросети ученые смогут подробнее узнать о поведении барсов в естественной среде обитания и понять, как можно защитить их вид.
- Среди других животных, которых определяет программа, — архар, марал, козерог, заяц, волк, манул, лиса, медведь и сурок.
- Разработчики планируют научить нейросеть отличать одного барса от другого по уникальному рисунку на шерсти, распознавать других животных, собирать статистические данные, изучать маршруты передвижения и строить карты излюбленных мест обитателей парка.
Что это значит
Технологии искусственного интеллекта могут помочь сохранить биоразнообразие планеты и спасти животных от вымирания. Например, нейросети способны анализировать большие объемы данных и выявлять сложные паттерны поведения животных, а беспилотные аппараты — наблюдать за животными в труднодоступных для человека местах и автоматизировать этот процесс.
Кроме того, ИИ способен прогнозировать изменения в окружающей среде и оценивать их воздействие на популяции животных. Это может позволить разработать качественные стратегии охраны природы.
В июле 2023 года исследователи университета Флиндерса научились с помощью методов машинного обучения точно прогнозировать, каких животных будут поедать хищники, если условия окружающей среды изменятся — например, появятся новые виды или изменится климат. Тем самым можно предсказать возможное вымирание видов. «Зная, какие виды друг с другом взаимодействуют, мы можем определить, как нарушения окружающей среды, такие как изменение климата и чужеродные виды, могут оказывать воздействие на экологические сообщества, и заранее узнать о возможном вымирании видов», — говорит один из авторов исследования доктор Джон Ллевелин, сотрудник Колледжа науки и инженерии Университета Флиндерса.