Помогут ли звуки сохранить сокращающуюся популяцию слонов?

Глубоко в тропическом лесу на севере Республики Конго идет сложнейшая непрерывная работа по мониторингу звуков, издаваемых животными. Акустические датчики собирают огромные объемы данных в рамках проекта Elephant Listening Project.

Эти датчики записывают звуковой фон в национальном парке Нуабале-Ндоки (Nouabalé-Ndoki) и на прилегающих лесозаготовительных участках: шимпанзе, гориллы, лесные буйволы, находящиеся под угрозой исчезновения африканские серые попугаи, падающие на землю фрукты, кровососущие насекомые, бензопилы, двигатели, человеческие голоса, выстрелы. Но исследователям и местным землевладельцам, которые установили это оборудование, особенно интересен один звук — трубные призывы скрытных лесных слонов.

Численность лесных слонов быстро снижается. По некоторым оценкам, в последние десятилетия примерно две трети их популяции в Африке были уничтожены браконьерами, добывающими слоновую кость. Согласно данным большой переписи слонов, опубликованным в 2016 году Полом Дж. Алленом, численность африканских саванных слонов тоже уменьшилась на 30% за последние семь лет, в основном из-за браконьерства.

Слоны привлекают туристов, но эти животные очень важны для поддержания равновесия в экосистеме, а теперь их защитники имеют в своем распоряжении новый мощный инструмент: искусственный интеллект.

Компания Conservation Metrics из калифорнийского города Санта-Круз, получившая грант по программе Microsoft AI for Earth (ИИ для Земли), использует машинное обучение для мониторинга дикой природы и оценки усилий по ее сохранению. Conservation Metrics применяет свои сложные алгоритмы, чтобы помочь проекту Elephant Listening Project, штаб-квартира которого находится в Лаборатории орнитологии Корнеллского университета, отличать голоса лесных слонов от остальных звуков шумного тропического леса. Поиск редких звуковых последовательностей в терабайтах данных — идеальная работа для ИИ, которая у человека заняла бы годы.

Исследователи используют данные о голосах слонов, чтобы точнее и чаще оценивать их численность, отслеживать их перемещение, лучше обеспечивать их безопасность и идентифицировать отдельных животных, которые могут быть не видны с воздуха.

Это один из многих способов использования искусственного интеллекта для предотвращения незаконного убийства слонов по всей Африке, прекращения международной торговли частями их тела и сохранения среды их обитания, к которым прибегают биологи, природоохранные группы и ученые из Microsoft.

Кроме прочего, машинное обучение используется для построения в режиме реального времени моделей передвижения, помогающих предупреждать рейнджеров о браконьерстве и блокировать онлайн-объявления о продаже незаконно добытой слоновой кости и других частей тела слона.

По оценкам ученых из Elephant Listening Project, численность африканских лесных слонов, составлявшая примерно 100 тыс. в 2011 году, сегодня сократилась менее чем до 40 тыс. Однако эти данные во многом основаны на косвенных доказательствах: на объемах изъятой слоновой кости, следах браконьерства и результатах трудозатратных исследований, которые слишком дорого стоят, чтобы проводить их регулярно.

В рамках проекта Elephant Listening Project ученые уже более 30 лет изучают низкочастотные трубные звуки, с помощью которых слоны общаются между собой. Недавно исследователи начали использовать акустические датчики для оценки численности, отслеживания и защиты лесных слонов во всем их ареале в Центральной и Западной Африке.

Например, если данные показывают, что в определенное время года слоны ищут редкие минералы или ведут брачные игры на вырубленных пространствах неогороженных лесозаготовительных участков, ученые могут обратиться к лесозаготовителям с просьбой изменить расписание работ так, чтобы те не мешали слонам, а возможные конфликты сводились к минимуму.

Но, как говорит Питер Редж, старший научный сотрудник Корнелла, руководящий проектом Elephant Listening Project, получать данные из отдаленных африканских лесов и быстро анализировать информацию было непросто.

«Когда мы возвращались со сбора данных, менеджеры заповедников сразу же спрашивали, что мы нашли, уменьшилась ли численность слонов, нужно ли предпринимать какие-то немедленные действия. А мы иногда могли дать ответы лишь через многие месяцы», — говорит Редж.

Компания Conservation Metrics начала сотрудничать с Elephant Listening Project в 2017 году, помогая повысить эффективность этой работы. Алгоритмы машинного обучения позволили точнее распознавать голоса слонов, и была надежда на то, что это поможет ускорить получение результатов. Но объем данных, полученных с акустических мониторов (см. спектрограмму ниже), был слишком большим для собственных серверов и вычислительных возможностей компании.

По программе Microsoft AI for Earth Conservation Metrics получила двухгодичный грант на построение рабочего процесса на основе облачных технологий Microsoft Azure для анализа и обработки данных. Кроме того, проект Elephant Listening Project получил доступ к вычислительным ресурсам Azure, позволяющим снизить затраты на работу с данными. По словам Мэттью Маккоуна, директора Conservation Metrics, вычислительная мощность Azure значительно ускорит обработку. Эта платформа предлагает также новую возможность прямого взаимодействия с загруженными данными.

Как говорит Маккоун, сейчас компьютерная обработка звуковых данных, собранных за несколько месяцев, занимает примерно три недели. После полного перехода в Azure (планируется к концу года) эту работу можно будет выполнять всего за один день.

«Это огромное улучшение. Мы действительно заинтересованы в том, чтобы ускорить процесс превращения данных, полученных от полевого оборудования, в полезную информацию, на основе которой можно что-то предпринимать. Сейчас этот процесс занимает слишком много времени», — говорит Маккоун.

«Мы едва коснулись поверхности»

На другом конце континента, в Восточной Африке, исследователь Джейк Уолл из организации Save the Elephants, сотрудничающей с Mara Elephant Project и другими природоохранными группами, обычно гораздо быстрее получает данные о саванных слонах, которых он изучает в Кении и семи других странах. Это стало возможным благодаря надетым на животных ошейникам с GPS-трекерами, передающими данные о местоположении через спутники и сети сотовой связи.

Информация загружается в систему Domain Awareness System (DAS), представляющую собой платформу для визуализации и анализа данных в реальном времени, которая сейчас используется в охраняемых природных зонах Африки. DAS получает данные из 15 источников, включая автомобили и рации рейнджеров, устройства слежения за животными, фотоловушки, дроны, метеозонды, полевые отчеты и спутниковые снимки. Эта система разработана организацией Пола Дж. Аллена Great Elephant Census — еще одним партнером Microsoft AI for Earth, переносящим свои приложения и данные в облако Azure, чтобы предоставить менеджерам работающую в реальном времени панель мониторинга, позволяющую реагировать на подозрительную и незаконную деятельность и явные угрозы охраняемым животным.

В некоторых областях DAS поддерживает приложение Save the Elephants, которое может предупреждать рейнджеров по электронной почте или через текстовые сообщения о том, что животное замедлило движение или остановилось. Приложение может предупреждать также о том, что животные направляются к человеческим поселениям, где могут совершать набеги на фермерские поля. Получив такое сообщение, работники заповедников или фермеры могут прогнать слонов в безопасное место. От Габона до Мозамбика и Конго используется около 463 устройств для отслеживания животных, из которых 358 установлены на слонах.

Среди других проектов Microsoft отметим работу по созданию системы дистанционного зондирования для выявления и оценки рисков браконьерства. Это совместный проект с некоммерческой организацией Peace Parks Foundation, которая борется с браконьерами, истребляющими носорогов и других животных Южной Африки. Кроме этого, Microsoft учредила грант NetHope Azure Showcase, чтобы помочь переносу в облако Azure проекта с открытым исходным кодом SMART (Spatial Monitoring and Reporting Tool) Connect. Этот инструмент для пространственного мониторинга и создания отчетов используется в десятках заповедниках Африки, помогая повышать эффективность патрулирования.

AI for Earth предоставляет также гранты Центру изучения влияния ИИ на общество Университета Северной Каролины (USC Center for AI in Society, CAIS) и Университету Карнеги-Меллон. Исследователи из этих университетов создали и продолжают совершенствовать проект Protection Assistant for Wildlife Security (PAWS, помощник по защите дикой природы), в котором используют машинное обучение для определения маршрутов патрулей, определяя наиболее вероятные места появления браконьеров. В центре USC CAIS также создали и продолжают улучшать систематический детектор браконьеров (Systematic Poacher Detector), позволяющий обнаруживать браконьеров и животных по ночным снимкам с дронов. Сейчас этот детектор используется несколькими организациями, включая Air Shepherd.

По словам Уолла, даже с усовершенствованными ошейниками, датчиками и камерами требуется много дополнительной работы, чтобы на основе собранных данных получить выводы, полезные для науки и помогающие понять, что надо делать дальше.

«Я думаю, пока мы едва коснулись поверхности возможного, — говорит Уолл. — Мы очень воодушевлены тем, что дает нам Microsoft и AI for Earth, ведь таких возможностей у биологов обычно нет. Я навскидку могу предложить семь или восемь направлений, в которых машинное обучение поможет узнать больше: распознавание особей слонов, анализ изменения в поведении и движении, анализ изменения ландшафта из-за расширения деятельности человека и вырубки лесов».

Уолл сотрудничает с Дэном Моррисом, исследователем из Microsoft, разрабатывающим идеи нескольких проектов для AI for Earth. Одна из идей — использовать машинное обучение для выявления поведения, характерного для бегства от браконьеров или других угроз, когда слоны быстро бегут по необычно прямой траектории.

Моррис работает также над применением алгоритмов машинного обучения в фотоловушках — удаленных полевых камерах, которые реагируют на движение и фотографируют все, что пересекает их зону обзора. Но при всей полезности этой технологии найти снимки нужного животного может быть так же сложно, как иголку в стоге сена.

«Иногда никто не успевает просмотреть эти изображения, и они в конечном счете оседают у какого-нибудь студента-практиканта, — говорит Моррис. — Потенциал машинного обучения для ускорения прогресса огромен. Прямо сейчас ученые ведут очень серьезные разработки в этом направлении, и можно предположить, что меньше чем через год у биологов появится новый рабочий инструмент».

Уолл и Моррис тоже начинают использовать ИИ, чтобы при аэрофотосъемке различать слонов и других животных, таких как буйволы и жирафы. Знание о том, когда и где слоны вступают в контакт с другими дикими животными, а особенно с домашним скотом, поможет рейнджерам минимизировать конфликты с людьми и позволит ученым лучше понять пути распространения болезней.

Кроме того, это поможет управлять земельными ресурсами, например, решать, какие территории охранять, где прокладывать дороги и трубопроводы. Уолл говорит, что это одна из самых значительных, но наименее изученных угроз выживанию слонов. Имея доступ к соответствующим изображениям, искусственный интеллект поможет следить за вторжением человека в среду обитания животных и принимать правильные решения.

«Мы всегда концентрируемся на борьбе с браконьерством и на решении других острых проблем, но в действительности самое большое влияние на будущее популяции африканских слонов оказывает расширение населенных пунктов, трубопроводов, автомобильных и железных дорог», — говорит Уолл.

«ИИ — ключевой элемент»

Для спасения слонов недостаточно бороться с браконьерами там, где они охотятся. Не менее важно разрушить международный рынок, создающий экономические стимулы для браконьерства.

Microsoft и другие ИТ-компании объединились в международную коалицию по борьбе с незаконной онлайн-торговлей и другими преступлениями против дикой природы, организованную Всемирным фондом дикой природы (WWF) и сотрудничающую с TRAFFIC и Международным фондом защиты природы. После того как незаконная торговля слоновой костью, шкурами и живыми животными по большей части переместилась с материальных рынков в Интернет, природоохранные организации призвали ИТ-компании объединить усилия, чтобы прекратить ее.

Кроме незаконной торговли частями тела слонов, партнеры коалиции борются с продажей тигрят в качестве домашних животных, с торговлей чешуей панголинов и незаконно добытыми кораллами, а также с другими преступными операциями.

«Раньше киберпреступники могли свободно действовать в Интернете, потому что не было большого риска, — говорит Джаванна Грейн (Giavanna Grein), руководитель программы WWF по борьбе с преступлениями против дикой природы. — Но теперь мы создаем сдерживающие факторы и согласованно действуем на разных платформах. Если каждая новая учетная запись преступника и любые опубликованные им объявления будут немедленно блокироваться, это значительно затруднит криминальную деятельность».

Коалиция работает с поисковыми системами, такими как Bing, с площадками для электронной торговли и социальными медиа, чтобы принять строгую и согласованную политику относительно информации о запрещенных продуктах. WWF проводит обучение, помогая компаниям распознавать и блокировать рекламные объявления и учетные записи людей, незаконно торгующих продуктами дикой природы.

Для этого требуется сочетание аналитической работы человека и алгоритмов, выполняющих поиск по ключевым словам, связанным с торговлей продуктами дикой природы. В сентябре команда Microsoft AI for Earth проведет семинар по использованию ИИ, чтобы помочь ИТ-компаниям и ученым, работающим над совершенствованием автоматизированных способов обнаружения незаконной торговли продуктами дикой природы в Интернете. Цель состоит в развитии технологий, позволяющих находить и блокировать объявления о продаже браконьерской продукции, прежде чем кто-либо сможет их увидеть и купить по ним товар.

«ИИ — ключевой элемент для борьбы с онлайн-продажей браконьерской продукции. Хотя это не единственное необходимое решение, автоматизация поиска объявлений о незаконной продаже продуктов дикой природы значительно затруднит это преступное занятие», — говорит Грейн.

Всемирный день слонов выпал на прошедшие выходные (12 августа). Узнать, как помочь сохранению этого вида в сотрудничестве с нашими партнерами, можно на сайте WWF. 

Заглавное фото: самки лесных слонов в парке Dzanga Bai. Фото Андреа Туркало/Elephant Listening Project