Фотографии зебр, китов и других животных, которые туристы размещают в социальных сетях, могут принести пользу, о которой авторы даже не подозревали: помочь исследователям отслеживать и собирать информацию об исчезающих видах.
«У нас есть миллионы изображений находящихся под угрозой исчезновения животных, сделанных учеными и туристами, которые использовали фотоловушки, дроны или просто фотоаппарат. Эти изображения содержат множество данных, которые мы можем извлечь и проанализировать, чтобы помочь защитить животных и бороться с вымиранием», — сказала Таня Бергер-Вольф, директор Института трансляционной аналитики данных в Университете штата Огайо.
Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются защитники окружающей среды, является отсутствие данных о многих исчезающих и находящихся под угрозой исчезновения видах. «Мы теряем биоразнообразие беспрецедентными темпами, и мы даже не знаем, сколько и что мы теряем», — сказал Бергер-Вольф.
Из более чем 142 000 видов, занесенных в Красный список видов, находящихся под угрозой исчезновения МСОП, статус более половины неизвестен из-за недостатка данных или неопределенности тенденций их популяции. «Если мы хотим спасти африканских слонов от вымирания, мы должны знать, сколько их в мире, где они находятся и как быстро их численность сокращается», — сказал Бергер-Вольф.
По ее словам, у зоозащитников недостаточно GPS-ошейников и спутниковых меток, чтобы отслеживать всех слонов. Но ученые могут использовать методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, для анализа изображений слонов, чтобы найти большую часть необходимой информации.
Бергер-Вольф и ее коллеги создали систему под названием Wildbook, которая использует алгоритмы компьютерного зрения для анализа фотографий, сделанных туристами в отпуске, и исследователей в этой области для идентификации не только видов животных, но и отдельных особей.
«Наши алгоритмы искусственного интеллекта могут идентифицировать животных, используя что-либо полосатое, пятнистое, морщинистое — даже по форме хвоста кита или спинного плавника дельфина. Мы учим машины видеть вещи на изображениях, которые люди могли пропустить или не увидеть», — сказала она.
Например, Wildbook содержит более 2 миллионов фотографий около 60 000 уникальных идентифицированных китов и дельфинов со всего мира. «Теперь это один из основных источников информации о косатках, которыми располагают ученые — у них больше нет недостатка в данных», — привела пример исследовательница. Помимо акул и китов, есть сборники фотографий зебр, черепах, жирафов, африканских хищников и других видов.
Бергер-Вольф и ее коллеги разработали программу, которая ищет в общедоступных сообщениях в социальных сетях соответствующие виды. Это означает, что фотографии акул, которых туристы видели, например, в Карибском море, в конечном итоге используются в Wildbook для науки и сохранения, сказала она.
По ее словам, вместе с информацией о том, когда и где были сделаны изображения, эти фотографии могут помочь в сохранении вида, предоставляя возможность подсчета популяции, динамику рождения и смерти, ареал видов, социальные взаимодействия и взаимодействия с другими видами, включая людей.
Например, похож ли рисунок полос на зебре каким-то значимым образом на рисунок ее матери, и если да, то может ли это дать информацию об их генетическом сходстве? Как черепа видов летучих мышей меняются в зависимости от условий окружающей среды и какая эволюционная адаптация вызывает эти изменения? На эти и многие другие вопросы может ответить анализ фотографий с помощью машинного обучения.
По материалам Phys.org
Фото: Depositphotos
Читайте также:
Красная книга Украины: сколько видов под угрозой
В Австралии признали вымершими 13 видов животных
