Перейти к основному содержанию
Перейти к основному контенту
Пресс-релизы

ИИ защитит тюленей и белух

В холодных водах Аляски искусственный интеллект (ИИ) помогает исследователям в спасении животных, находящихся под угрозой исчезновения. Ученые объединяются со специалистами по охране окружающей среды и местным населением в борьбе за выживание китов и тюленей в условиях роста судоходства и расширения строительства портов.

Когда Эрин Мореланд только мечтала стать зоологом, она представляла, как будет долго сидеть на скалах, делая зарисовки тюленей и других морских животных. Это должно было помогать ей лучше понимать их жизнь и защищать их среду обитания.

Вместо этого она все время сидела перед экраном компьютера, вынужденная просматривать тысячи аэрофотоснимков морских льдов в попытках отыскать признаки жизни в водах Аляски. Огромное количество времени уходило у нее и ее команды на то, чтобы классифицировать полученные данные, так что к моменту публикации эта информация уже устаревала.

«Должен быть какой-то более эффективный способ работы с информацией, –  вспоминает она свои размышления в тот момент. – Ученые должны быть освобождены от этой рутины, чтобы они могли сосредоточиться на изучении животных и вызовах, с которыми их популяции могут сталкиваться. Необходимость тратить огромное количество времени на подобные трудоемкие задачи мешает заниматься главным».

Эрин Мореланд. Фото NOAA
Эрин Мореланд. Фото NOAA

Более эффективный способ нашелся. Идея родилась совершенно неожиданным образом – она появилась благодаря виду из окна сиэтлского офиса Мореланд и ее обязанностям в суде присяжных. Этой весной она вместе с другими учеными Национальной океанической и атмосферной администрации (NOAA) будет использовать искусственный интеллект для мониторинга исчезающих видов белух, моржей, белых медведей и других животных. Теперь она сэкономит годы работы на анализе информации и сосредоточится на том, чтобы эта информация попала в нужные руки для защиты животных.

Команды исследователей тренируют ИИ-инструменты отличать тюленя от скалы и свист кита от машинного шума. Это даст возможность понимать поведение морских млекопитающих, а значит, повысит их шанс на выживание среди тающих льдов и возрастающей деятельности людей.

В проекте Мореланд объединены технология ИИ, усовершенствованные камеры на турбовинтовых самолетах NOAA, облетающих море Бофорта на севере Аляски в апреле и мае, сканирование и классификация фотоснимков для подсчета особей в популяциях тюленей и белых медведей. Теперь данные могут быть подтоговлены в течение нескольких часов, а не месяцев как раньше. Ее коллега Мануэль Кастеллот, младший научный сотрудник NOAA, сможет применять подобные алгоритмы к записям, полученным с оборудования, разбросанного по дну залива Кука. Это поможет быстро понять, как уменьшающаяся популяция белух провела зиму.

Данные будут подтверждаться учеными, статистически анализироваться и отправляться таким специалистам, как Джон Курланд, помощник регионального администратора NOAA по охране ресурсов Аляски.

Ученый Мануэль Кастеллот (справа) каждую весну и осень выходит в залив Кука на Аляске, чтобы собирать микрофоны со дна моря. Со своей командой они первыми проверяют оборудование, соответствующим образом настраивая его, чтобы микрофон всплывал на поверхность. Затем они забирают его на борт, загружают с него данные и отправляют назад на дно океана, где микрофон будет заниматься прослушиванием следующие шесть месяцев. (Фото by Daniela Huson with Ocean Conservation Research).
Ученый Мануэль Кастеллот (справа) каждую весну и осень выходит в залив Кука на Аляске, чтобы собирать микрофоны со дна моря. Со своей командой они первыми проверяют оборудование, соответствующим образом настраивая его, чтобы микрофон всплывал на поверхность. Затем они забирают его на борт, загружают с него данные и отправляют назад на дно океана, где микрофон будет заниматься прослушиванием следующие шесть месяцев. (Фото by Daniela Huson with Ocean Conservation Research).

Офис Курланда в Джуно осуществляет контроль над программами сохранения и восстановления морских млекопитающих по всему штату и в окружающих водах. Он также помогает инструктировать федеральные агентства, которые выдают различные разрешения или осуществляют какие-либо действия, способные повлиять на жизнедеятельность исчезающих видов млекопитающих.

Из четырех существующих в Беринговом море видов тюленей – лахтак, кольчатая нерпа, пестрый тюлень (ларга) и полосатый тюлень (крылатка) – первые два относятся к сокращающимся в численности видам, то есть в недалеком будущем они могут попасть в категорию животных под угрозой исчезновения.  Кит-белуха, обитающий в проливе Кука, уже относится к исчезающему виду; его популяция насчитывает всего 279 особей, тогда как 30 лет назад их было около тысячи.

Кит-белуха живет обособленными группами, которые изолированы друг от друга; эти группы не скрещиваются между собой и не покидают своих мест обитания. Поэтому, как предупреждает Кастеллот, шанс, что вымершую популяцию потом заменит другая, ничтожен. «Другие белухи там не выживут, потому что они не знакомы с данной местностью. Мы можем потерять эту биологическую вариативность навсегда», –  говорит он.

Ведомство Курланда разработало рекомендации по уменьшению негативного влияния человеческой деятельности на популяции, например, застраивания территорий или транспортной активности. Они заключаются в отказе от проведения таких работ в определенных местах в периоды скрещивания этих млекопитающих и выхаживания потомства, однако этим предписаниям часто не хватает своевременных данных.

«У нас подчас нет даже базовой информации, поэтому получение таких данных даст нам гораздо более четкую картину о возможных типах реагирования для защиты этих популяций, – сказал Курланд. – В обоих случаях, как с китами, так и с тюленями, такого рода информация представляется самой передовой наукой, которая способна заполнить пробелы в наших знаниях».

Эрин Мореланд провела свое первое исследование в 2007 г., облетая местность на вертолете с ледокола. Ученые собрали 90 000 фотографий и потратили месяцы на их расшифровку только для того, чтобы в итоге получить снимки 200 тюленей. Это было крайне утомительное и трудозатратное занятие, дающее неточные данные. (Фото предоставлено NOAA).
Эрин Мореланд провела свое первое исследование в 2007 г., облетая местность на вертолете с ледокола. Ученые собрали 90 000 фотографий и потратили месяцы на их расшифровку только для того, чтобы в итоге получить снимки 200 тюленей. Это было крайне утомительное и трудозатратное занятие, дающее неточные данные. (Фото предоставлено NOAA).

Проект с использованием ИИ зародился много лет назад, когда Мореланд сидела перед экраном компьютера в Лаборатории морских млекопитающих NOAA в Сиэтле и через озеро Вашингтон созерцала штаб-квартиру Microsoft в Редмонде, штат Вашингтон. Она чувствовала, что должно быть какое-то технологическое решение ее проблемы, но она не знала, к кому обратиться за помощью.

Удача пришла, когда в составе присяжных в 2018 году, она случайно услышала разговор двух присяжных судей об ИИ. Она рассказала им о своей работе и таким образом вышла на Дана Морриса из программы Microsoft AI for Earth. Он предложил поставить эту задачу на  летний хакатон, когда в течение недели разработчики программного обеспечения  и инженеры соревнуются командами, работая над конкретными проектами. Четырнадцать инженеров Microsoft подписались работать над этой проблемой.

«В области сохранения дикой природы тысячи ученых занимаются рутиной, просматривая снимки и прослушивая записи, – сказал Моррис. – Выносные устройства позволяют собирать самые разные данные, но ученым все равно приходится ломать голову над тем, как их использовать. Годы, проведенные за аннотированием снимков, –  это не только неэффективно потраченное время, но и вопрос утраты актуальности этих данных».

Идея Мореланд оказалась сложнее, чем виделась на первый взгляд. Тогда как существует множество моделей распознавания людей на снимках, ни одна из них не могла найти тюленей, особенно при аэрофотосъемке в реальном времени. И тем не менее, сотни тысяч образцов, прошедших классификацию специалистами NOAA ранее помогли натренировать модель на распознавание того, какие фото и аудиозаписи относятся к млекопитающим.

«Часть проблемы заключалась в том, что уже было 20 терабайт накопленных данных фотографий льда и работать с таким массивом на ноутбуке не представлялось возможным, – говорит Моррис. – Мы ежедневно передавали жесткие диски в Сиэтл и Редмонд. Но облако позволило нам работать со всем этим массивом сразу и тренировать модели ИИ. Так с помощью технологий Azure мы справились с проблемой данных».

Вы можете различить на этой аэрофотосъемке тюленей (слева)? Посмотрите на тепловой снимок (справа) и затем вернитесь к первому фото – вы видете их теперь? ИИ помогает ученым NOAA разобрать снимки (фото предоставлено NOAA, на основе наблюдения в заливе Коцебу на побережье Аляски во время таяния льдов, что вынуждает тюленей группироваться кучнее, чем обычно).
Вы можете различить на этой аэрофотосъемке тюленей (слева)? Посмотрите на тепловой снимок (справа) и затем вернитесь к первому фото – вы видете их теперь? ИИ помогает ученым NOAA разобрать снимки (фото предоставлено NOAA, на основе наблюдения в заливе Коцебу на побережье Аляски во время таяния льдов, что вынуждает тюленей группироваться кучнее, чем обычно).

Первая вертолетная разведка за тюленями была осуществлена на вертолете в 2007 году. Ученые собрали около 90 000 снимков и потратили месяцы на их сканирование, чтобы в результате обнаружить всего 200 тюленей. Процесс был очень трудоемкий, а результаты неточными.

Тюлени живут обособленно, что затрудняет их распознавание на снимках. Проведение разведок также непростое занятие, так как самолет должен пролетать достаточно высоко, чтобы животные не испугались и не нырнули в воду, но с другой стороны, достаточно низко, чтобы получить кадры высокого разрешения, позволяющие ученым, например, отличить кольчатую нерпу от обыкновенного тюленя. Дождливая и пасмурная погода Аляски еще сильнее осложняет сбор данных.

Последующие наблюдения были значительно улучшены одновременным использованием тепловых и цветных камер на модифицированных самолетах на большей высоте. Но даже в этой ситуации влияние грязного льда и отражения от него затрудняли возможность различить на снимке отдельных животных.

Еще одной проблемой были человеческие ресурсы. В результате наблюдения 2016 года получен миллион пар тепловых и цветных снимков, которые предыдущее программное обеспечение свело к 316 000 активным участкам. Ученые должны были вручную отсортировать их и отклассифицировать. У трех работающих над этим сотрудников это заняло полгода.

Полосатый тюлень, или крылатка, редко выходит на берег. Когда начинается летнее таяние льдов, они уплывают в Северный Ледовитый океан, пока осенью вновь не сформируется ледяное поле (фото предоставлено NOAA).

Лахтаки добывают себе пропитание на дне моря, и отложения железа пачкают их мордочки (фото предоставлено NOAA).

Кольчатая нерпа строит ледяные пещеры, чтобы спрятать своих детенышей от белых медведей; доступ в такие укрытия возможен только из воды (фото предоставлено NOAA).

Ларга, или пестрый тюлень, похожа на островного тюленя, но в отличие от последних они производят потомство и проводят время линьки на плавающих льдинах, а не на земле (фото предоставлено NOAA).

Когда Мореланд поделилась с коллегами информацией о возможностях проекта по использованию ИИ для решения своих задач, выяснилось, что Кастеллот сталкивается с аналогичными проблемами.

Кастеллот со своей командой ежегодно тратит месяцы на классификацию журналов записей и файлов, которые они собрали. Им необходимо понять, что представляет собой записанный звук: треск льда, гудение проходящего корабля, шум от пролетающего самолета или крик кита. В последнем случае они должны определить, какой это кит: белуха, касатка или кит-горбач. (Фото Daniela Huson with Ocean Conservation Research).
Кастеллот со своей командой ежегодно тратит месяцы на классификацию журналов записей и файлов, которые они собрали. Им необходимо понять, что представляет собой записанный звук: треск льда, гудение проходящего корабля, шум от пролетающего самолета или крик кита. В последнем случае они должны определить, какой это кит: белуха, касатка или кит-горбач. (Фото Daniela Huson with Ocean Conservation Research).

Каждую весну и осень Кастеллот летит из Сиэтла в Анкоридж, уходит на лодке в море, достает микрофоны, установленные на 15 точках на дне залива Кука, выгружает с них данные и забрасывает это оборудование обратно в море. Все оставшееся время в году они с командой проводят в попытках классифицировать каждый звук, определяя, какие свисты и крики принадлежат белухам, какие китам-горбачам, а какие касаткам, исходил ли грохот от пролетающего самолета или от проплывающего судна, а треск от ломающегося льда или от строительных работ.

Естественно, времени на сам анализ и расшифровку китовой коммуникации почти не остается.

Киты ориентируются по звуку, используя для перемещения эхолокацию, особенно в заливе Кука, где большую часть года темно, а тающие ледники делают воду еще более мутной. Звук, который под водой усиливается в несколько раз, может дезориентировать животных и приводить к неспособности определить, где находится дно, следовать за стаей, поймать добычу или вовремя услышать хищника, например, касатку. Если детеныш не услышит щелчков и свистков, издаваемых матерью, он может отстать и погибнуть.

«Звуки, возникающие в результате человеческой деятельности, маскируют ключевые сигналы, которые киты используют для поиска пищи или друг друга. Это также негативно влияет на репродукцию, а если они не могут нормально питаться, спариваться и производить потомство, то увеличить численность популяции невозможно», – говорит Кастеллот.

Проблема заключается в том, что Анкоридж является важным хабом для грузовых судов, а также военных и коммерческих полетов. Расширение порта также означает забивание в дно свай для новых доков. Сейчас в заливе Кука семнадцать кольцевых нефтяных трубопроводов; к тому же сходы с ледников требуют очистки, чтобы судоходные каналы были в рабочем состоянии. Производимый шум заглушает свист и крики китов.

Белух иногда называют морскими канарейками из-за большого вокального диапазона издаваемых ими звуков. (Фото David Merron Photography/Getty Images).
Белух иногда называют морскими канарейками из-за большого вокального диапазона издаваемых ими звуков. (Фото David Merron Photography/Getty Images).

В сотрудничестве с Microsoft Кастеллоту удалось разработать надежный набор алгоритмов, показавших 99% соответствие ручной классификации в журналах записей. Группа разрабатывает новую технологию, которая должна сделать этот процесс еще более эффективным.

По мере того, как изменение климата позволяет человеческой деятельности распространяться все дальше на север, по мнению Кастеллота, такая работа будет необходима для внедрения защитных мер и для других популяций китов, которые тоже, возможно, столкнутся с шумовым загрязнением в ближайшие десятилетия.

«Белухи залива Кука составляют очень немногочисленную популяцию, которая сконцентрирована недалеко от места проживания людей на Аляске. Поэтому деятельность, связанная с разработкой и застройкой, может представлять большую угрозу для них, – считает Курланд. – Тюлени обитают на более широких просторах, где влияние человеческой деятельности меньше, поэтому для них главную опасность представляет изменение климата, что, конечно, сложнее уменьшить». 

«Исследуемые виды тюленей кормят и выхаживают свое потомство на льдинах, там же каждую весну они проводят время линьки, поэтому эти животные находятся в сильной зависимости от состояния льда. Крылатки, или полосатые тюлени, вообще редко выходят на берег, и когда летом лед тает, они уплавают в океан до нового формирования льда осенью. Таким образом, глобальное потепление оказывает наиболее негативное влияние на арктический и субарктический регионы», – считает Моррис.

По ее мнению, анализ данных о популяции тюленей и ее распределения позволит сделать первый шаг в понимании того, как они пытаются справиться с изменениями окружающей среды и что им требуется для выживания.

Кит-белуха обитает только в Северном Ледовитом океане и близлежащих морях, например, в Беринговом море (фото David Merron Photography/Getty Images).
Кит-белуха обитает только в Северном Ледовитом океане и близлежащих морях, например, в Беринговом море (фото David Merron Photography/Getty Images).

«Мы живем во времена перемен, и нам нужны все силы, чтобы защитить наши естественные ресурсы», – говорит Том Грей, представитель местного племени, который ловит китов-белух в восточной части Берингового моря с помощью сетей. Своими знаниями и опытом он оказал существенную помощь команде Кастеллота в лове китов в заливе Кука и установке на них сенсорных датчиков на присосках.

Когда Грей был маленьким и жил в Номе (штат Аляска), по его словам, «кораблей, проплывающих мимо нас в Северо-Западный проход, не было. Сейчас проходит сотни судов за год и, скорее всего, в недалеком будущем их будет тысячи».

«У нас на Аляске есть кит-белуха, американский лось, канадский олень, все эти уникальные животные, о которых мы часто говорим. Но я не уверен, что наши люди обладают всем необходимым, чтобы поддерживать здоровье популяций этих животных. Сейчас мы проигрываем сражение, и есть вероятность, что эти виды пропадут навсегда. Нам нужны ученые и новаторы, чтобы защитить этих животных и не дать им исчезнуть с лица земли».


Заглавное видео публикуется с разрешения NOAA.