В 85-90% случаев система приходит к тем же научным выводам, что и человек, но гораздо быстрее.
Университет штата Вашингтон и Google разработали модель искусственного интеллекта SpeciesNet. Система не только обрабатывает данные с камер-ловушек, но так же оценивает ареалы обитания животных и факторы влияния на них.
Автоматизированный анализ занимает примерно неделю, люди выполняют такую работу за полгода-год. В качестве теста команда исследователей обработала изображения из Вашингтона, Монтаны и Гватемалы с помощью SpeciesNet, без участия человека. В 85–90% случаев экологические модели искусственного интеллекта идеально совпадали с теми, которые были созданы экспертами-людьми.
Сегодня ИИ активно используется для распознавания изображений, которые сделаны с помощью фотоловушек. Полученные данные анализируют вручную.
Задача новой разработки — создать систему, которая поможет исследователям быстро получать точные результаты мониторинга, даже если система допускает ошибку при распознавании нескольких изображений.
Как пояснил ведущий автор разработки Дэниел Торнтон, цель не в том, чтобы заменить людей, а в том, чтобы помочь исследователям быстрее находить ответы и принимать более эффективные решения в области сохранения биоразнообразия. Например, если хищник перемещается в новый район или редкий вид исчезает, сотрудники ООПТ могут реагировать почти в режиме реального времени. Тем более что многие природоохранные организации работают при недостаточном финансировании.
Несмотря на успехи, наблюдение со стороны человека всё ещё важно для редких или легко спутываемых видов. Однако переход к полной автоматизации является «преобразующим фактором» для работ в области защиты природы.
