#MicrosoftMówi: Czy selfie i sztuczna inteligencja mogą uratować pantery śnieżne przed wyginięciem?

Koustubh Sharma to ktoś, kogo śmiało można nazwać kocim naukowcem. Jako przyrodnik bada on gatunek jednego z najwspanialszych i nieuchwytnych wielkich kotów – pantery śnieżne.

Koty górskie żyją na lodowatych, jałowych terenach, wędrując przy tym setki mil. Są tak przyzwyczajone do samotności, że często określa się je mianem „duchów gór”.

W ciągu prawie 11 lat pracy naukowej związanej ze śnieżnymi lampartami na wyżynach Azji Środkowej, Sharma jedynie dwa razy widział na własne oczy grube futro z z charakterystycznym wzorem w kształcie rozety. Jedno z nich miało miejsce w południowej Mongolii, na górskiej półce blisko świeżo zabitego koziorożca, ulubionego posiłku śnieżnych panter.

“Nagle usłyszałem charkot, a śnieżny lampart pojawił się tuż przede mną, patrzył na mnie dużymi okrągłymi oczami, prawie jakby mówiąc: „Jak się do mnie zbliżyłeś, skoro ja tego nie widziałem?”. Pantery są niemal pewne swojej niewidzialności. Chwilę potem odwrócił się i zniknął jak wstążka poruszona wiatrem “- mówi Sharma, starszy regionalny ekolog w organizacji Snow Leopard Trust, instytucji non-profit w Seattle zajmującej się ochroną gatunków, która działa w Chinach, Kirgistanie, Indiach, Mongolii i Pakistanie.

Skryta natura kotów nie powstrzymuje Sharmy i jego zespołu przed badaniem ich za pomocą pułapek z kamerami, które pomagają organizacji zrozumieć i chronić gatunek przed kłusownictwem, działaniami przemysłu wydobywczego, zmianami klimatycznymi i innymi zagrożeniami. Liczebność śnieżnych panter skurczyła się do szacowanej obecnie populacji od 4000 do 6000 sztuk, co czyni je tak rzadkimi, że zdalnie zarządzane kamery są jednymym możliwym sposobem na ich zbadanie.

Kamery wyposażone w czujniki ruchu i ciepła mają jednak pewne problemy. Niekiedy giną przysypane pod lawinami, są zmywane przez powodzie lub przewracane przez inne zwierzęta. Innym razem robią zdjęcia “złym” zwierzętom, takim jak np. kozy, wielbłądy czy konie, które kładą się przed obiektywem i przeżuwają godzinami lub przechodzą obok całymi hordami. Kamery są także czasami uruchamiane przez źdźbła trawy kołyszące się w pobliżu rozgrzanej słońcem skały.

Efektem tego jest przytłaczająca liczba zdjęć. Analiza każdego badania terenowego trwa następnie kilka miesięcy, obejmując obszar od 400 do 500 mil kwadratowych i generując 200 000 do 300 000 obrazów z 30 do 60 kamer. Sortowanie zdjęć – na zdjęcia z lampartami i inne – jest niestety monotonnym i manualnym zadaniem, zabierającym setki godzin osobom z organizacji.

Nowe rozwiązanie Microsoft oparte o sztuczną inteligencję jest w stanie przyspieszyć ten proces, dzięki modelowi uczenia maszynowego, który rozpoznaje lamparty śnieżne i automatycznie klasyfikuje setki tysięcy zdjęć zaledwie w ciągu kilku minut.

“Kiedy tropisz śnieżne pantery na danym obszarze za pomocą kamery, w gruncie rzeczy dajesz im okazję do robienia sobie selfie” – mówi Sharma. “Musisz wiedzieć, gdzie przebywają i ile sztuk liczą. Czasami działania te kończą się niestety tysiącem nieistotnych zdjęć. I wtedy na ratunek przychodzi AI”.

Zbudowany przez inżynierów z zespołu Azure Machine Learning skalowalny system pomoże osobom zajmującym się ochroną zagrożonych gatunków skupić więcej zasobów na badaniu zdrowia, lokalizacji i zasięgów populacji. Co więcej, zintegrowany z usługą Power BI, pozwala pracownikom Snow Leopard Trust wizualizować i lepiej analizować dane z kamer, co ułatwia opracowywanie i ocenę programów ochrony. Wysiłki te pomagają współistnieć śnieżnym panterom z ludźmi, co objawia się w działaniach takich jak zmniejszanie wpływu infrastruktury stworzonej przez człowieka, czy praca z pasterzami, którzy czasami zabijają koty, po tym, jak tracą zwierzynę.

Kolejnym krokiem na mapie rozwoju technologii jest zautomatyzowanie identyfikacji poszczególnych lampartów na podstawie ich niepowtarzalnych oznaczeń na futrach.

“Najważniejsze pytanie brzmi: czy śnieżna pantera na zdjęciu 1 240 jest tym samym kotem na zdjęciu 1000, 240?”- mówi inżynier oprogramowania Microsoft Mark Hamilton, który zbudował model w oparciu o głębokie sieci neuronowe i technologie sztucznej inteligencji, która uczy się wzorców tak samo, jak mózg człowieka. “Jak połączyć te zdjęcia razem?”- mówi. “W tej chwili proces jest pracochłonny i podatny na błędy, a gdy dostajesz więcej obrazów, jest to jak dodawanie kolejnych elementów do 40 000 elementowej układanki. Mamy nadzieję, że głębokie uczenie się pomoże nam znaleźć prawdopodobne dopasowania”.

Zespoły Sharmy przez lata ręcznie identyfikowały poszczególne śnieżne pantery, ale nadal mają zaległości w postaci około 10 000 zdjęć czekających na zidentyfikowanie kotów. Uczenie maszynowe zmniejszy wąskie gardło, prowadząc do bardziej precyzyjnych danych i lepszych szacunków populacji.

„Model klasyfikacji obrazów będzie szczególnie przydatny we wspieraniu nowych, dużych badań nad populacją panter śnieżnych na świecie” – mówi Sharma. Zapowiedziane w ubiegłym miesiącu badanie jest częścią programu Global Snow Leopard & Ecosystem Protection, sojuszu grup pracujących nad zachowaniem gatunków i rządów wszystkich 12 krajów, po których wędrują śnieżne pantery.

“To ogromne przedsięwzięcie” – mówi Sharma, międzynarodowy koordynator programu. „Badanie pozwoli opracować i zastosować znormalizowane metody badawcze i gromadzić olbrzymie ilości danych. Jego koniec jest przewidziany za około pięć lat.”

Projekt rozpoczął się po zeszłorocznej kontrowersyjnej zmianie klasyfikacji panter śnieżnych z zagrożonego gatunku o “bardzo wysokim ryzyku” wyginięcia na gatunek “wrażliwe” o niższym – ale nadal wysokim – zagrożeniu wyginięcia.

Organizacja Snow Leopard Trust sprzeciwiła się decyzji razem z innymi grupami zajmującymi się ochroną przyrody, argumentując, że najlepsza dostępna wiedza naukowa tego nie poparła i że nikt naprawdę nie wie, ile śnieżnych panter istnieje obecnie na świecie. Najtrafniejsze liczby to jedynie szacunki, a przedwczesna “lista dolna” lampartów śniegowych może negatywnie wpłynąć na ochronę kotów. “Potrzebne są dalsze badania” – mówi Sharma. “Sztuczna inteligencja może nam pomóc przyspieszyć zadanie szacowania światowej populacji lampartów śnieżnych”.

Powód, dla którego Sharma uczy się jak można chronić pantery śnieżne, to oprócz ich uderzającego piękna, jak sam mówi, fakt, że „koty są barometrem zmian ekosystemu gór, który zapewnia wodę dla skupisk ludzkich.”

“Pantery śnieżne przekraczają granice bez paszportów i wiz” – mówi. “Kiedy o nich mówisz, kraje spotykają się i wspólnie doceniają wagę ich ochrony. Dlatego nazywamy je śnieżnymi ambasadorami gór”.

Dowiedz się więcej na temat tego, jak sztuczna inteligencja Microsoft pomaga w zachowaniu bioróżnorodności na naszej planecie pod tym linkiem AI for Earth.