Открытие исходного кода SpeciesNet год назад позволило значительно расширить применение искусственного интеллекта для идентификации животных и изучения их среды обитания. Это способствует мониторингу дикой природы и природоохранным инициативам по всему миру. Камеры с датчиками движения фиксируют редкие моменты из жизни животных: от пумы, перемещающейся по колумбийскому лесу на рассвете, до казуара, бродящего по Австралии. Эти данные предоставляют беспрецедентный взгляд на поведение животных в отсутствие человека. Однако для специалистов по управлению дикой природой, биологов и экологов преобразование миллионов таких снимков в полезные аналитические данные представляет собой трудоемкую задачу. Именно здесь на помощь приходит SpeciesNet.
Что такое SpeciesNet
SpeciesNet — это модель искусственного интеллекта, разработанная для автоматической идентификации почти 2500 категорий млекопитающих, птиц и рептилий. Модель активно использовалась с 2019 года через платформу Wildlife Insights. Год назад она была выпущена как бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, что позволило исследовательским группам значительно ускорить анализ данных с камер-ловушек.
Применение в проекте Snapshot Serengeti
В Африке проект Snapshot Serengeti, реализуемый с 2010 года в Национальном парке Серенгети в Танзании совместно с Танзанийским научно-исследовательским институтом дикой природы, первоначально опирался на волонтеров для анализа данных. Однако объем изображений превышал их возможности. Руководитель проекта Тодд Майкл Андерсон из Университета Уэйк-Форест в Северной Каролине применил SpeciesNet для обработки 11 миллионов фотографий, накопившихся за несколько лет. Это позволило проанализировать десятилетия данных всего за несколько дней. Проект нацелен на долгосрочное изучение поведения и численности фауны в одном из самых биологически разнообразных регионов Африки.
Сотрудничество с Институтом Гумбольдта в Колумбии
В Колумбии сотрудники Института Гумбольдта используют SpeciesNet в рамках платформы Wildlife Insights. Многие виды, находящиеся под наблюдением института, обитают в Амазонских дождевых лесах Колумбии — регионе с высоким биоразнообразием, который подвергается быстрым изменениям. Недавно институт расширил свою деятельность, запустив Red Otus — национальную сеть камер-ловушек, расположенных на государственных и частных землях по всей стране. Проект Red Otus проанализировал десятки тысяч собранных изображений для выявления изменений в сроках миграции птиц и суточных паттернах активности диких животных. Анализ показывает, что некоторые млекопитающие становятся более ночными, возможно, чтобы избежать угроз, а птицы появляются позже утром в застроенных районах, вероятно, для избегания хищников.
Использование в Департаменте охоты и рыболовства Айдахо
Департамент охоты и рыболовства Айдахо (IDFG) — одно из многих государственных учреждений США и Канады, которые применяют модель SpeciesNet для идентификации животных на фотографиях с камер-ловушек. Несмотря на регулярные авиасъемки в южной части Айдахо, департамент активно использует сотни камер-ловушек по всему штату, особенно в более лесистых северных районах. Хотя окончательную проверку осуществляют эксперты, предварительная сортировка изображений по видам с помощью SpeciesNet значительно ускоряет процесс анализа миллионов снимков, собираемых ежегодно.
Применение в Австралии и адаптация модели
В Австралии коллеги из Wildlife Observatory of Australia (WildObs) адаптировали открытую модель SpeciesNet, обучив ее распознавать локально значимые виды, отсутствующие в исходной модели. Австралия является домом для многих эндемичных видов, находящихся под угрозой исчезновения, мониторинг и сохранение которых являются приоритетом. Версия SpeciesNet, обученная на местной фауне, позволяет группам отслеживать знаковые, исчезающие или находящиеся под угрозой виды, специфичные для их региона, с целью поддержания диких популяций.
SpeciesNet способна идентифицировать виды с различных ракурсов, при разном освещении и даже когда видна лишь часть животного. Однако иногда животные проявляют любопытство и смотрят прямо в камеру, создавая своего рода портретные снимки. Представленные проекты — это лишь малая часть организаций, с которыми велась работа по использованию SpeciesNet для интерпретации данных с камер-ловушек. Благодарим всех партнеров, которые применяют этот инструмент для лучшего понимания и защиты дикой природы.