В рамках эксперимента ученые применили модель SpeciesNet, разработанную Google, для автоматической обработки сотен тысяч снимков, сделанных в лесах Вашингтона, национального парка Глейшер (Монтана) и биосферного заповедника Майя (Гватемала). Оказалось, что для большинства видов результаты ИИ совпадают с экспертными оценками людей на 85−90%. Даже при ошибках в идентификации отдельных животных общие экологические модели остаются достоверными, так как они строятся на множестве наблюдений.
По словам ученых, высокая скорость обработки особенно важна для небольших и недостаточно финансируемых природоохранных организаций. Быстрый анализ данных позволяет оперативнее реагировать на изменения в популяциях животных и принимать меры по их защите.
Анализ данных с фотоловушек — трудоемкий процесс: камеры фиксируют миллионы кадров, из которых значительная часть — пустые снимки. Даже после фильтрации ИИ-алгоритмами специалистам приходится вручную просматривать десятки тысяч изображений с животными.
Новое решение позволяет практически полностью автоматизировать этот этап. При этом эксперты отметили, что у них не было целей заменить людей в этой работе. Речь идет о том, чтобы помочь помочь исследователям быстрее находить ответы и принимать более эффективные решения по сохранению природы. Однако полностью исключить участие человека пока нельзя: редкие и трудно различимые виды все еще требуют экспертной проверки. Исследование также внесло вклад в развитие сообщества ИИ для охраны природы. Часть собранных данных выложили в открытый доступ, что поможет совершенствовать подобные модели в будущем.
Читайте также на Mail Наука, как макаки на Гибралтаре лечат желудки грязью после угощений туристов.
