Перейти к основному содержанию
Как искусственный интеллект помогает защищать снежных барсов от вымирания

Как искусственный интеллект помогает защищать снежных барсов от вымирания

У Кустубха Шарма интересная профессия. Он — ученый-зоолог, эксперт по семейству кошачьих, изучающий один из самых неуловимых и величественных видов больших кошек — снежных барсов.

Шарма проводит много времени в Кыргызстане, пытаясь найти ответ на сложный вопрос: как изучать виды, трудно поддающиеся изучению и находящиеся под угрозой исчезновения? Горные кошки обитают в холодном бесплодном ландшафте, перемещаются на сотни километров и настолько приспособлены к одиночеству, что их называют «призраками гор».

Почти 11 лет изучая снежных барсов в горах Средней Азии, Шарма видел этих пушистых пятнистых кошек лишь дважды. А ведь он главный региональный эколог некоммерческого природоохранного фонда Snow Leopard Trust, имеющего штаб-квартиру в Сиэтле и работающего в Китае, Кыргызстане, Индии, Монголии и Пакистане. Одна из встреч произошла в южной Монголии: крупный самец с мордой, покрытой шрамами, стоял на скальном уступе рядом с недавно убитым горным козлом — излюбленной добычей снежных барсов.

 Семья снежных барсов в зоопарке. Фото: Питер Боллигер (Peter Bolliger).

Семья снежных барсов в зоопарке. Фото: Питер Боллигер (Peter Bolliger).

«Внезапно я услышал шум, и прямо передо мной оказался снежный барс. Он посмотрел на меня большими круглыми глазами, как бы спрашивая: как ты оказался так близко рядом со мной и почему я этого не заметил? Барсы слишком уверены в своей невидимости. Потом он повернулся и ускользнул, как лента», — говорит Шарма.

Из-за скрытной натуры барсов Шарма и его коллеги используют фотоловушки, которые помогают ученым изучать и защищать этот вид от браконьеров, от деятельности горнодобывающих предприятий, от изменения климата и других угроз. Популяция снежных барсов уже сократилась до 4–6 тысяч особей. Они стали настолько редкими, что единственным возможным способом их изучения стала съемка камерами, установленными в удаленных местах их обитания.

Камеры, оснащенные датчиками тепла и движения, справляются со своей задачей с определенной долей успеха. Иногда они попадают в лавины, смываются наводнениями или сбиваются животными. Бывает, что они фотографируют не тех животных, например коз, верблюдов и лошадей, проходящих мимо или часами пасущихся перед объективом. Срабатывание может вызывать и качающаяся трава, растущая возле нагретого солнцем камня.

Все это дает огромное количество фотографий. Каждая фотоохота длится несколько месяцев, в течение которых ученые проверяют 30–60 камер, расположенных на площади 1000–1300 квадратных километров, и получают 200–300 тысяч изображений. А потом начинается сортировка и выбор фотографий, на которых запечатлены снежные барсы — утомительная ручная работа, занимающая сотни человеко-часов.

 Снежный барс в дикой природе. Фото: SLF Mongolia / Snow Leopard Trust.

Снежный барс в дикой природе. Фото: SLF Mongolia / Snow Leopard Trust.

Новое решение на основе искусственного интеллекта, предложенное Microsoft, ускорило этот процесс с помощью модели машинного обучения, способной идентифицировать изображения снежного барса и автоматически классифицировать тысячи фотографий за считанные минуты.

«Когда мы ставим фотоловушки, получается, что мы даем снежным барсам возможность делать селфи, — говорит Шарма. — Чтобы охранять барсов, нам надо знать, сколько их и где они находятся. Но иногда мы получаем тысячи нерелевантных фотографий. Тут на помощь приходит искусственный интеллект». 

Масштабируемая система, созданная инженерами из группы Azure Machine Learning, поможет ученым уделять больше времени изучению состояния здоровья, местоположения и ареала популяции барсов. Возможность интеграции этой системы с Power BI позволит фонду Snow Leopard Trust визуализировать и изучать данные, полученные с камер, что поможет в разработке и оценке программ по защите животных.

Такие программы помогают снежным барсам сосуществовать с людьми, позволяя ученым уменьшать вред, причиняемый созданной человеком инфраструктурой, и проводить работу с пастухами, которые иногда убивают кошек, охотящихся на пасущийся скот.

Следующий этап развития этой технологии — автоматизация идентификации отдельных особей по их индивидуальным характеристикам.

Снежный барс в дикой природе. Фото: SLF Pakistan / Snow Leopard Trust.
Снежный барс в дикой природе. Фото: SLF Pakistan / Snow Leopard Trust.

«Вопрос стоит так: барс на фото номер 1240 и на фото номер 1 000 240 — это один и тот же барс или разные?», — говорит инженер по программному обеспечению Microsoft Марк Гамильтон (Mark Hamilton), создавший модель на основе глубоких нейронных сетей — технологию ИИ, которая учится распознавать закономерности так же, как это делает человеческий мозг.

«Как связать эти изображения? — продолжает он. — Сейчас процесс распознавания очень трудозатратен и подвержен ошибкам, а когда появляются новые фотографии, это можно сравнить с добавлением новых деталей в пазл из 40 000 фрагментов. Мы надеемся, что глубокое обучение поможет нам находить вероятные совпадения».

Группа Шармы годами вручную идентифицировала снежных барсов на фотографиях, и сейчас имеется около 10 000 фотографий, на которых кошки еще не идентифицированы. Машинное обучение поможет решить эту проблему, получать более точные данные и лучше оценивать популяцию.

Как говорит Шарма, модель классификации изображений будет особенно полезна для нового крупного исследования мировой популяции снежных барсов. Это исследование, анонсированное в прошлом месяце, является частью международной программы защиты снежных барсов и их экосистемы (Global Snow Leopard & Ecosystem Protection Program), разрабатываемой объединением природоохранных организаций совместно с правительствами 12 стран, на территории которых обитают барсы.

«Это масштабная инициатива», — говорит Шарма, международный координатор программы, в рамках которой будут разрабатываться и использоваться стандартизированные методы исследований и собираться огромные объемы данных. Предполагается, что программа завершится примерно через пять лет.

Кустубх Шарма в горах Монгольского Алтая. Фото: Пуревджав Лкхагваджав (Purevjav Lkhagvajav).
Кустубх Шарма в горах Монгольского Алтая. Фото: Пуревджав Лкхагваджав (Purevjav Lkhagvajav).

Этот проект стартовал вскоре после прошлогоднего противоречивого изменения охранного статуса снежных барсов с «исчезающий» (очень высокий риск вымирания) на «уязвимый» (риск вымирания меньший, но все равно высокий).

Фонд Snow Leopard Trust не был согласен с этим решением, как и другие природоохранные организации, аргументируя свою позицию последними научными данными, которые не позволяют уверенно говорить о том, сколько снежных барсов осталось в мире. Данные о численности барсов — лишь догадки, и понижение охранного статуса может затруднить попытки защитить этих животных.

«Требуется больше исследований, — говорит Шарма. — Искусственный интеллект поможет ускорить работу по оценке популяции снежного барса».

Но зачем нужно изучать и защищать этих кошек? Что в них ценного, кроме их потрясающей красоты?

Шарма называет две причины. Во-первых, барсы — своеобразные «термометры» хрупких горных экосистем, обеспечивающих водой множество людей. Во-вторых, кроме «призраков гор», они носят и другой титул.

«Снежные барсы легко пересекают границы, и для этого им не нужны паспорта и визы, — говорит Шарма. — Для их сохранения необходимы совместные усилия разных государств, поэтому мы называем барсов послами гор».

 Снежный барс в зоопарке. Фото: Питер Боллигер (Peter Bolliger).

Снежный барс в зоопарке. Фото: Питер Боллигер (Peter Bolliger).

Подробнее об описанном решении на основе ИИ можно узнать здесь. О том, как разрабатываемые Microsoft системы на основе ИИ помогают сохранять биологическое разнообразие нашей планеты, можно узнать здесь. 

Верхнее фото: SLCF Mongolia / Snow Leopard Trust.