Da asporto chiave
- Le telecamere basate sull'intelligenza artificiale offrono ai ranger della fauna selvatica del Gabon un nuovo strumento nella lotta contro il bracconaggio.
- Un nuovo sistema utilizza l'apprendimento automatico per analizzare le foto sul dispositivo in tempo reale per rilevare animali e esseri umani.
- La tecnologia aiuta a migliorare l'intelligence sul bracconaggio e sulle relative reti illecite, aiutando le autorità a reprimere il commercio illegale di specie selvatiche.
Le telecamere alimentate dall'intelligenza artificiale (AI) stanno aiutando a proteggere gli animali in vaste zone dell'Africa.
Le telecamere offrono ai ranger della fauna selvatica del Gabon un nuovo strumento nella lotta contro il bracconaggio catturando le immagini dei trasgressori. I sistemi possono anche monitorare la perdita di biodiversità contando il numero di animali in un'area.
"Le normali telecamere possono attivarsi 'meccanicamente' quando qualcosa le attiva, ad esempio movimento o suono", ha detto a Lifewire l'esperto di intelligenza artificiale James Caton in un'intervista via e-mail. "L'intelligenza artificiale incorporata nella fotocamera può attivarsi in modo più intelligente quando oggetti di interesse passano all'interno dell'inquadratura, ad esempio una persona o un bracconiere rispetto a un alce. L'intelligenza artificiale può distinguere tra figure umane e figure di animali, ad esempio, in base alla postura o alle dimensioni."
Computer sull'edge
Grazie all'IA, le nuove trappole fotografiche sviluppate dal gruppo Hack the Planet sono più intelligenti dei modelli precedenti. Il sistema utilizza l'apprendimento automatico per analizzare le foto in tempo reale sul dispositivo per rilevare animali e esseri umani.
Le trappole avvisano i ranger se viene rilevato un movimento di elefante, rinoceronte o umano. Dotato di un uplink satellitare, il sistema può funzionare ovunque a livello globale senza dipendere da una rete GSM o Wi-Fi.
Il ricercatore della Stirling University Robin Whytock e un team di ricercatori hanno testato un modello di intelligenza artificiale per analizzare i dati delle trappole fotografiche. Il caso di studio che hanno utilizzato ha classificato specie di mammiferi e uccelli delle foreste dell'Africa centrale. E anche con un set di dati relativamente piccolo di 300.000 immagini utilizzato per addestrare il modello, il risultato è stato forte, i ricercatori hanno riferito in un documento.
I ricercatori hanno affermato che l'algoritmo della macchina era accurato al 90% e può classificare circa 4.000 immagini all'ora su macchine desktop utilizzate dai ranger del parco e dagli ecologisti sul campo, senza accesso a potenti risorse di cloud computing. Il sistema di intelligenza artificiale riduce il tempo necessario per analizzare migliaia di immagini di trappole da diverse settimane a un solo giorno.
A guardia dei sentieri
Un altro sistema chiamato TrailGuard AI viene utilizzato come sistema di sicurezza per i parchi nazionali per rilevare, fermare e arrestare i bracconieri. La tecnologia aiuta a migliorare l'intelligence sul bracconaggio e sulle relative reti illecite, aiutando le autorità a reprimere il commercio illegale di specie selvatiche.
Abbastanza piccola da nascondersi lungo i sentieri, la testa della telecamera di TrailGuard AI utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare gli esseri umani all'interno delle immagini e trasmette le immagini contenenti esseri umani al quartier generale del parco tramite GSM, radio a lungo raggio o reti satellitari. La tecnologia TrailGuard AI è stata testata sul campo in una riserva dell'Africa orientale, dove ha contribuito all'arresto di trenta bracconieri e al sequestro di oltre 1.300 libbre di carne di animali selvatici.
"L'intelligenza artificiale incorporata nella fotocamera può attivarsi in modo più intelligente quando gli elementi di interesse passano all'interno dell'inquadratura…"
I conservazionisti traggono vantaggio dall'intelligenza artificiale in esecuzione nella fotocamera piuttosto che nel cloud perché il maggiore consumo di durata della batteria non è l'esecuzione di inferenze su un chip di visione artificiale nella fotocamera, ma la trasmissione dell'immagine tramite modem GSM o satellitare, Eric Dinerstein, il direttore di WildTech presso il gruppo di conservazione della fauna selvatica RESOLVE, ha detto a Lifewire via e-mail.
Dinerstein ha affermato che il sistema elimina accuratamente i falsi positivi quando una telecamera viene attivata da qualcosa di diverso da un bracconiere.
"Nelle nostre implementazioni di TrailGuard sul campo, fino al 95% dei trigger del sensore di movimento sono il risultato di falsi trigger o falsi positivi", ha aggiunto Dinerstein. "Solo il 5% sono veri bracconieri."
TrailGuard può risparmiare la durata della batteria. La trasmissione di migliaia di immagini false positive nel corso di diverse settimane scarica le batterie. Filtrando i falsi positivi al limite e trasmettendo solo i veri positivi o pochissimi falsi positivi, le batterie possono durare anni.
"Inoltre, il chip che utilizziamo ha una potenza molto bassa e il nostro dispositivo è in modalità di sospensione o di spegnimento per la maggior parte della sua vita", ha affermato Dinerstein. "La durata della batteria dei sensori in aree remote è critica."
Il monitoraggio della fauna selvatica potrebbe presto diventare ancora più intelligente. I ricercatori stanno lavorando su un'IA programmabile incorporata nelle telecamere.
Attualmente, le immagini devono essere recuperate da una fotocamera ed elaborate nel cloud. Ma le nuove funzionalità consentono agli utenti di creare agenti IA personalizzati e distribuirli sulle telecamere.
"Per i bracconieri, ad esempio, se sai che viaggiano in un'auto bianca o uno di loro indossa sempre un berretto giallo, potresti potenzialmente aggiornare le telecamere da lontano con queste nuove informazioni", ha detto Caton.
