Key takeaways
- Kameraer drevet av kunstig intelligens gir Gabons viltvoktere et nytt verktøy i kampen mot krypskyting.
- Et nytt system bruker maskinlæring for å analysere bilder på enheten i sanntid for å oppdage dyr og mennesker.
- Teknologien bidrar til å forbedre etterretningen om krypskyting og relaterte illegale nettverk, og hjelper myndighetene med å slå ned på den ulovlige handelen med dyreliv.
Kameraer drevet av kunstig intelligens (AI) hjelper til med å beskytte dyr over store deler av Afrika.
Kameraene gir Gabons dyrelivsvoktere et nytt verktøy i kampen mot krypskyting ved å ta bilder av inntrengere. Systemene kan også overvåke tap av biologisk mangfold ved å telle antall dyr i et område.
"Vanlige kameraer kan aktiveres 'mekanisk' når noe utløser dem, for eksempel bevegelse eller lyd," sa AI-ekspert James Caton til Lifewire i et e-postintervju. "AI innebygd i kameraet kan aktiveres mer intelligent når gjenstander av interesse passerer innenfor rammen – for eksempel en person eller krypskytter versus en elg. AI kan skille mellom menneskelige figurer og dyrefigurer, for eksempel etter kroppsholdning eller størrelse."
Computing on the Edge
Takket være AI er de nye kamerafellene utviklet av gruppen Hack the Planet mer intelligente enn tidligere modeller. Systemet bruker maskinlæring for å analysere bilder i sanntid på enheten for å oppdage dyr og mennesker.
Fellene varsler rangers hvis en elefant, neshorn eller menneskelig bevegelse oppdages. Utstyrt med en satellittopplink, kan systemet operere hvor som helst glob alt uten å være avhengig av et GSM- eller Wifi-nettverk.
Stirling University-forsker Robin Whytock og et team av forskere testet en AI-modell for å analysere kamerafelledata. Casestudien brukte de klassifiserte sentralafrikanske skogpattedyr- og fuglearter. Og selv med et relativt lite datasett på 300 000 bilder som ble brukt til å trene modellen, var resultatet sterkt, rapporterte forskerne i en artikkel.
Forskerne sa at maskinalgoritmen var 90 prosent nøyaktig og kan klassifisere omtrent 4 000 bilder i timen på stasjonære maskiner som brukes av parkvoktere og økologer i felten, uten tilgang til kraftige skydatabehandlingsressurser. AI-systemet reduserer tiden det tar å analysere tusenvis av fellebilder fra flere uker til en enkelt dag.
Guarding the Trails
Et annet system k alt TrailGuard AI brukes som et sikkerhetssystem for nasjonalparker for å oppdage, stoppe og arrestere krypskyttere. Teknologien bidrar til å forbedre etterretningen om krypskyting og relaterte ulovlige nettverk, og hjelper myndighetene med å slå ned på den ulovlige handelen med dyreliv.
TrailGuard AIs kamerahode, som er liten nok til å skjule langs stier, bruker kunstig intelligens for å oppdage mennesker i bildene og sender bilder som inneholder mennesker tilbake til hovedkvarteret til parken via GSM, radio med lang rekkevidde eller satellittnettverk. TrailGuard AI-teknologien ble felttestet i et reservat i Øst-Afrika, hvor den hjalp til med arrestasjonen av tretti krypskyttere og beslagleggelsen av over 1300 pund bushmeat.
"AI innebygd i kameraet kan aktiveres mer intelligent når elementer av interesse passerer innenfor rammen…"
Naturvernere drar nytte av AI som kjører i kameraet i stedet for i skyen fordi det største tapet på batterilevetiden ikke er å kjøre inferens på en datasynsbrikke i kameraet, men overføringen av bildet over GSM eller satellittmodem, Eric Dinerstein, direktøren for WildTech ved naturverngruppen RESOLVE fort alte Lifewire via e-post.
Dinerstein sa at systemet nøyaktig luker ut falske positiver når et kamera aktiveres av noe annet enn en krypskytter.
"I våre utplasseringer av TrailGuard i felten er opptil 95 % av triggerne til bevegelsessensoren et resultat av falske triggere eller falske positiver," la Dinerstein til. "Bare 5 % er faktiske krypskyttere."
TrailGuard kan spare batterilevetid. Å sende tusenvis av falsk-positive bilder i løpet av flere uker går ut av batteriene. Ved å filtrere ut de falske positive på kanten og bare overføre sanne positive eller svært få falske positiver, kan batterier vare i mange år.
"Bricken vi bruker har også svært lav effekt, og enheten vår er i hvilemodus eller avslått modus for det meste av livet," sa Dinerstein. "Batteritiden for sensorer i avsidesliggende områder er kritisk."
Viltovervåking kan snart bli enda smartere. Forskere jobber med programmerbar AI innebygd i kameraer.
For øyeblikket må bilder hentes fra et kamera og behandles i skyen. Men nye funksjoner gjør det mulig for brukere å lage tilpassede AI-agenter og distribuere dem på kameraer.
"For krypskyttere, for eksempel, hvis du vet at de reiser i en hvit bil eller en av dem alltid har på seg en gul caps, kan du potensielt oppdatere kameraene langveisfra med denne nye informasjonen," sa Caton.
