Уважаемые пользователи Голос!
Сайт доступен в режиме «чтение» до сентября 2020 года. Операции с токенами Golos, Cyber можно проводить, используя альтернативные клиенты или через эксплорер Cyberway. Подробности здесь: https://golos.io/@goloscore/operacii-s-tokenami-golos-cyber-1594822432061
С уважением, команда “Голос”
GOLOS
RU
EN
UA
konstantin
6 лет назад

AI, который охотится на браконьеров

Привет. Новым защитником слонов стала система машинного обучения и теории игр, которая прогнозирует, где браконьеры могут нанести свой удар.

Каждый год браконьеры убивают около 27 000 африканских слонов - это 8 процентов популяции. Если текущие тенденции продолжатся, эти великолепные животные могут исчезнуть в течение десятилетия.

Разумеется, решение состоит в том, чтобы остановить браконьеров до того, как они нанесут удар, но как это сделать, этот вопрос давно беспокоит власти. В охраняемых районах, таких как заповедники, слоны и другие животные, находящиеся под угрозой исчезновения, могут бродить по всему периметру, а рейнджеры могут одновременно патрулировать только небольшую площадь. 

«Это проблема из двух частей», - объясняет Милинд Тамбе, компьютерный ученый из Университета Южной Калифорнии, в Лос-Анджелесе. «Можете ли вы предсказать, где произойдет браконьерство? И можете ли вы сделать возможным передвижение патрулей непредсказуемым, чтобы браконьеры не знали, когда и где они появятся?»

Чтобы решить обе части проблемы, команда исследователей создали систему искусственного интеллекта (AI) под названием PAWS, которая выступает, как помощник в деле защиты дикой природы. Алгоритм машинного обучения использует данные прошлых патрулей, чтобы предсказать, где браконьерство, вероятно, произойдет в будущем. А модель теории игр помогает им генерировать рандомизированные, непредсказуемые маршруты патрулирования. Система прошла полевые испытания в Уганде и Малайзии с хорошими результатами, а в 2018 году ее использование будет расширяться до Китая и Камбоджи. Кроме того, ученые говорят, что система PAWS вскоре может быть интегрирована в существующий инструмент отслеживания SMART, который природоохранные агентства развернули на большинстве сайтов по всему миру для сбора и управления данными патрулирования.

В одномесячном испытании с Сообществом по сохранению дикой природы в национальном парке королевы Елизаветы Уганды рейнджеры патрулировали две области, которые они редко посещали, но указанные PAWS, как имеющие высокую вероятность браконьерства. К удивлению рейнджеров, они обнаружили многочисленные ловушки и другие признаки незаконной деятельности. Позднее 8-месячное испытание было распространено на весь парк. Опять же, патрули подтвердили точность предсказаний AI: в районах с высокой вероятностью они обнаружили в 10 раз больше браконьерства, чем в областях с низкой вероятностью. 

Эндрю Плумптр, директор по науке программы по охране дикой природы Африки, сотрудничает с группой исследователей в полевых испытаниях в Уганде. Он говорит, что в обычных патрулях рейнджеры вводят данные о том, что они видят, используя приложение для смартфонов Cybertracker. Примерно раз в месяц эти данные загружаются в SMART. «Вы можете указать, где находились патрули, где они нашли ловушки и туши слонов и все такое», - говорит Плумптр. «Но это не достаточно эффективно. Патрулей недостаточно, чтобы остановить браконьерство». Он надеется, что прогностические способности PAWS сделают эти патрули намного эффективнее.

Система PAWS выросла из своей предыдущей работы. Разработчики начали обеспечением безопасности портов и аэропортов более десяти лет назад. Береговая охрана США, Администрация транспортной безопасности и Департамент шерифа Лос-Анджелеса развернули системы AI, разработанные группой ученых. 

Эти сценарии похожи «Существует защитник, который является рейнджером дикой природы или сотрудником береговой охраны, и есть атакующий, который является браконьерством или террористом, и они взаимодействуют друг с другом таким образом, который вы пытаетесь предсказать».

Для команды PAWS полевые испытания выявили ряд проблем полицейской деятельности в пустыне. Когда команда начала работать в Малайзии, они не учитывали густо покрытый лесом горный ландшафт. «В нашей первой модели мы взяли карту, разделили всю площадь на ячейки сетки, нарисовали линию на сетке и сказали: «Патрульные, пожалуйста, следуйте по этим маршрутам». «У нас были звонки по Skype, и они говорили нам: «Нет, нет, нет, это не сработает, мы не понимаем».

Только когда команда PAWS посетила малайзийский заповедник, они их поняли в чем дело. «Мы шли по маршруту с рейнджерами, и нам потребовалось около 8 часов, чтобы пройти пару миль». Последующая доработка PAWS учитывает географические особенности, которые позволяют свободно двигаться, такие как линии хребтов, русла рек и старые лесозаготовительные тропы. «Мы построили виртуальную карту для заповедника, а затем построили маршруты с учетом всех особенностей ландшафта». Патрульные, следуя новым маршрутам, обнаружили всевозможные признаки активности животных и человека.

Исследователи также сотрудничают со службой охраны дикой природы Air Shepherd, которая использует беспилотные летательные аппараты, оборудованные инфракрасными камерами для поиска браконьеров в ночное время. Их система видеоанализа, основанная на AI, автоматизирует то, что в противном случае явилось бы утомительной и трудной задачей для людей: анализ многих часов зернистых черно-белых кадров, а затем, в случае обнаружения признаков незаконной деятельсности, оповещение рейнджеров.

Следующий шаг для PAWS - сделать его доступным для других неправительственных организаций, в идеале, интегрируя алгоритм в уже существующие инструменты, такие как Cybertracker и SMART. «Мы, вероятно, никогда не искореним браконьерство, но мы можем довести его до более низкого уровня, чтобы популяция не уменьшалась».

AI обычно применяется к проблемам в сере новых технологий, но эта работа отличается. Исследователи используют AI для спасения животного мира, чтобы эти потрясающие пейзажи и животные никогда не исчезли.

Подробней, фото1, фото2

0
3.273 GOLOS
Комментарии (1)
Сортировать по:
Сначала старые