كيف يمكن للرؤية الحاسوبية في حدائق الحيوان تحسين رعاية الحيوانات

تؤدي حدائق الحيوانات، والمحميات، والمناطق المحمية دورًا مهمًا في دعم الحفاظ على الحياة البرية والمساعدة في الحفاظ على توازن النظم البيئية. ومع ذلك، فإن إدارة العمليات اليومية قد تكون صعبة نظرًا إلى استضافة هذه المساحات مجموعة واسعة من الأنواع، لكل منها احتياجات فريدة. ولذلك، يتجه مقدمو رعاية الحيوانات إلى أساليب جديدة ومتطورة لتحسين طرق مراقبة الحيوانات وعلاجها ودعمها.

وعلى وجه الخصوص، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) أداة موثوقة في رعاية الحيوانات وإدارة حدائق الحيوانات. وبناءً على ذلك، ينمو السوق العالمي لـ الذكاء الاصطناعي في صحة الحيوان بسرعة، ومن المتوقع أن يصل إلى 8.23 مليارات دولار بحلول عام 2034.

يتمثل أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تُحدث أثرًا بالفعل في الرؤية الحاسوبية. وتمكّن نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 الآلات من رؤية الصور وتفسيرها بطريقة تشبه البشر إلى حد كبير. وفي مجال رعاية الحيوانات، يمكن استخدام Vision AI لاكتشاف الحيوانات الفردية، ومراقبة حركاتها، وحتى رصد علامات المرض التي قد تمر دون ملاحظة.

الشكل 1. استخدام Ultralytics YOLO11 لاكتشاف الأفيال.

في هذه المقالة، نستكشف كيفية استخدام الرؤية الحاسوبية في حدائق الحيوانات والرعاية البيطرية لمراقبة الصحة، وتتبع السلوك، ودعم رفاه الحيوانات. لنبدأ!

دور الرؤية الحاسوبية في حدائق الحيوانات والرعاية البيطرية#

لنتصور حارس حديقة حيوانات يراقب حيوانًا مريضًا، ويتابع سلوكه بعناية طوال اليوم لرصد أي تغيّرات. والآن، تخيلوا نظام كاميرات ينفذ هذه المهمة باستمرار، فيراقب الحيوان على مدار الساعة وينبّه الموظفين فور ظهور أي أمر غير طبيعي. تجعل الرؤية الحاسوبية ذلك ممكنًا.

يمكن للكاميرات المدمجة مع الرؤية الحاسوبية أن تساعد في مراقبة الحيوانات في الوقت الفعلي، مما يسهّل اكتشاف العلامات المبكرة للتوتر أو الإصابة أو المرض. ويمكن لنماذج مثل Ultralytics YOLO11، التي تدعم مجموعة متنوعة من مهام الرؤية الحاسوبية، اكتشاف الحيوانات وتتبع حركاتها والمساعدة في المهام الروتينية مثل مراقبة السلوك.

الشكل 2. يمكن استخدام Ultralytics YOLO11 لاكتشاف الحيوانات وتتبعها في حديقة الحيوانات.

وبالمثل، يمكن للرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية البيطرية مساعدة الأطباء البيطريين في المهام المعقدة، مثل تشخيص أمراض العين لدى أنواع تختلف تشريحيًا اختلافًا كبيرًا. فعلى سبيل المثال، يمكن لهذه الأدوات اكتشاف مشكلات مثل إعتام عدسة العين أو الزَرَق بدقة، مما يحسّن سرعة التشخيص واتساقه.

مع تزايد الحاجة إلى رعاية فعّالة للحيوانات، تعتمد حدائق الحيوانات والعيادات حلول الرؤية الحاسوبية لإدارة العمليات اليومية بكفاءة أكبر. ومن الكشف المبكر عن الأمراض إلى أتمتة الفحوصات الروتينية، تساعد نماذج مثل Ultralytics YOLO11 مقدمي الرعاية على تقديم رعاية أكثر اتساقًا واستجابة، لا سيما عندما تكون الموارد محدودة.

تطبيقات الرؤية الحاسوبية في حدائق الحيوانات#

بعد أن رأينا كيف تدعم الرؤية الحاسوبية رعاية الحيوانات في حدائق الحيوانات والعيادات، دعونا نلقي نظرةً أقرب على بعض دراسات الحالة العالمية التي توضح كيفية استخدامها في جهود الحفاظ على الحياة البرية ومراقبة صحة الحيوانات في العالم الحقيقي.

التعرّف على وجوه الحيوانات: مراقبة الباندا المهددة بالانقراض باستخدام الذكاء الاصطناعي#

لطالما كانت الباندا العملاقة، التي كانت مهددة بالانقراض وأصبحت تُعد الآن من الأنواع المعرضة للخطر، محورًا رئيسيًا لجهود الحفاظ على الحياة البرية. لكن تتبع حيوانات الباندا الفردية وصحتها وسلوكها وتكاثرها قد يكون صعبًا، نظرًا إلى تشابه ملامح وجوهها. وحتى الخبراء المدربون قد يواجهون صعوبة في تمييز باندا عن أخرى.

استُخدمت أساليب تقليدية مثل فحص آثار الأقدام أو إجراء اختبارات الحمض النووي، إلا أن هذه الأساليب تكون عمومًا مكلفة وتدخّلية، وليست موثوقة دائمًا.

ولمعالجة هذه المشكلة، أنشأ باحثون في قاعدة تشنغدو البحثية لتكاثر الباندا العملاقة في الصين نظامًا لـ التعرّف على الوجوه باستخدام الرؤية الحاسوبية. ويستخدم النظام Vision AI من أجل التعرّف على حيوانات الباندا الفردية عبر تحليل السمات الدقيقة والفريدة لوجوهها.

تتيح تقنية التعرّف على الوجوه هذه للباحثين تتبع حيوانات الباندا باستمرار، ومراقبة حركاتها وعادات تغذيتها وصحتها دون التسبب في أي ضرر أو إزعاج. كما توفر طريقة سهلة لجمع معلومات دقيقة وفورية عن حيوانات الباندا، مما يجعل عملية المراقبة أكثر فعالية وموثوقية بكثير.

الشكل 3. أمثلة على بيانات مشروحة تُستخدم لتدريب نماذج اكتشاف حيوانات الباندا والتعرّف عليها.

الحفاظ على خلو حيوانات الباندا الحمراء من التوتر باستخدام الذكاء الاصطناعي في مراقبة صحة الحيوانات#

الباندا الحمراء حيوانات خجولة ومنعزلة تواجه تهديدات خطيرة لبقائها. وعلى مدى السنوات الثماني عشرة الماضية، أي نحو ثلاثة أجيال، انخفض تعدادها العالمي بأكثر من 50%، ويرجع ذلك أساسًا إلى فقدان الموائل والصيد غير القانوني. وتعيش في أجزاء من ميانمار ونيبال والهند والصين، ولا سيما في جبال الهيمالايا وغرب سيتشوان، حيث لا يزال هناك نحو 6,000 إلى 7,000 من حيوانات الباندا الحمراء.

حتى في البيئات المحمية مثل حدائق الحيوانات، قد تظل هذه الحيوانات معرضة للخطر. وغالبًا ما تظهر المشكلات الصحية لدى حيوانات الباندا الحمراء في صورة تغيّرات طفيفة في السلوك، مثل قلة الحركة أو انخفاض التفاعل أو اضطراب النوم. إلا أن هذه العلامات قد تكون دقيقة جدًا بحيث يسهل تفويتها.

للمساعدة في حماية هذه الحيوانات المهددة بالانقراض، يطوّر الباحثون طرقًا جديدة للعناية بها. فعلى سبيل المثال، استُخدمت البيانات التي جُمعت من كاميرات تُفعّل بالحركة في عالم الحياة البرية ببيفنغشيا في الصين لتدريب نموذج رؤية حاسوبية قائم على YOLOv8، صُمم لمراقبة سلوك الباندا الحمراء.

يمكن لهذا النموذج مساعدة مقدمي الرعاية على رصد العلامات التحذيرية المبكرة للتوتر أو المرض، مثل السكون غير المعتاد أو انخفاض النشاط، دون إزعاج الحيوانات. وهو نهج غير تدخّلي يتيح المراقبة على مدار الساعة مع الحفاظ على راحة حيوانات الباندا الحمراء وخلوها من التوتر.

الشكل 4. مراقبة سلوك الباندا الحمراء باستخدام الرؤية الحاسوبية.

تتبع الحيوانات باستخدام الرؤية الحاسوبية: مراقبة الدلافين#

قد تكون مراقبة سلوك الحيوانات في الماء، مثل الدلافين قارورية الأنف، أمرًا صعبًا. فهي تسبح بسرعة، وتغوص عميقًا، وغالبًا ما تتحرك في مجموعات، مما يصعّب على مقدمي الرعاية تتبع أنماطها أو ملاحظة التغيّرات الطفيفة. لكن فهم كيفية راحتها وتفاعلها واستخدامها لمساحتها أمر أساسي للحفاظ على صحتها. ويكتسب ذلك أهمية خاصة في حدائق الحيوانات وأحواض الأحياء المائية، حيث يجب إدارة بيئتها بعناية.

في حديقة حيوانات بروكفيلد بالولايات المتحدة، صمّم الباحثون نظامًا يستخدم الرؤية الحاسوبية لتتبع حركة الدلافين في جميع أنحاء حوضها. وقد ركّبوا كاميرات عالية الدقة حول الحوض لتسجيل حركة الدلافين طوال اليوم. ثم تُحلَّل هذه التسجيلات من أجل فهم أنماط السلوك، مثل السباحة والراحة والتفاعل والاستكشاف.

وعلى وجه التحديد، يُستخدم تتبع الأجسام لمتابعة حركة كل دولفين بمرور الوقت. وتتيح تقنية الرؤية الحاسوبية هذه للنظام التعرّف على الدلافين الفردية ومراقبة أنشطتها، حتى عندما تسبح متقاربة أو تغوص تحت الماء. ومن خلال تتبع هذه الأنماط، يمكن لمقدمي الرعاية اكتساب رؤى حول كيفية استخدام الدلافين لمساحتها، وتفاعلها مع بعضها، واستجابتها للتغيّرات البيئية.

الشكل 5. تتتبع كاميرتان حركة الدلافين في حديقة حيوانات بروكفيلد.

إيجابيات وسلبيات الرؤية الحاسوبية في حدائق الحيوانات#

في الوقت الحاضر، تُستخدم الرؤية الحاسوبية في مجموعة متنوعة من بيئات رعاية الحيوانات، من حدائق الحيوانات إلى العيادات البيطرية، لتحسين المراقبة ودعم التشخيص وتعزيز الرفاه العام. وفيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي تساعد بها على تحسين ممارسات رعاية الحيوانات:

• تحليل استخدام الحظائر: تُظهر الخرائط الحرارية وتتبع السلوك المناطق التي تفضّل الحيوانات استخدامها أو تتجنبها، مما يساعد حراس حدائق الحيوانات على تحسين تصميم الموائل وتخطيط أنشطة الإثراء.
• تقليل عبء العمل: تمنح أتمتة مهام المراقبة الروتينية فرق رعاية الحيوانات مزيدًا من الوقت للتركيز على الإثراء العملي والتدريب والرعاية الطبية.
• التعاون والتشخيص عن بُعد: يمكن مشاركة الفيديو وبيانات السلوك في الوقت الفعلي مع الأطباء البيطريين أو اختصاصيي السلوك أو الباحثين الموجودين خارج الموقع، مما يتيح رعاية تعاونية وتشخيصًا أسرع.
• تعزيز المراقبة الليلية: تتيح أنظمة الرؤية بالأشعة تحت الحمراء وفي ظروف الإضاءة المنخفضة للموظفين مراقبة الحيوانات بعد ساعات العمل أو أثناء نشاطها الليلي، وهو أمر يصعب تنفيذه يدويًا دون إزعاج الحيوانات.

على الرغم من أن الرؤية الحاسوبية تقدم فوائد عديدة في مجال رعاية الحيوانات، فهناك أيضًا بعض التحديات التي ينبغي أخذها في الحسبان. وفيما يلي بعض القيود والعوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عند اعتماد هذه التقنية:

• تعقيد السلوك الخاص بكل نوع: تتميز بعض الأنواع بسلوكيات دقيقة أو نادرة أو قليلة الدراسة، يصعب تصنيفها واكتشافها بدقة دون بيانات تدريب واسعة وعالية الجودة.
• تكاليف الإعداد الأولية المرتفعة: قد تشكل تكلفة الكاميرات عالية الدقة، والمعدات المتينة المقاومة للعوامل الجوية، والخوادم، والأجهزة الطرفية استثمارًا كبيرًا، لا سيما بالنسبة إلى حدائق الحيوانات الأصغر أو مرافق الحفاظ على الحياة البرية.
• التغطية المحدودة والنقاط العمياء: غالبًا ما تتحرك الحيوانات إلى الجحور، أو تختبئ خلف الأشجار أو الصخور، أو تستخدم المساحات الرأسية، وهي مناطق قد لا تلتقطها الكاميرات الثابتة دون إعدادات متعددة الزوايا واسعة النطاق ومكلفة.
• محدودية الرؤى الفورية للسلوكيات المعقدة: رغم سهولة اكتشاف السلوكيات البسيطة مثل النوم أو الحركة، فإن تفسير التفاعلات الاجتماعية الدقيقة أو الحالات العاطفية بدقة يكون أصعب على نماذج الذكاء الاصطناعي.

أهم النقاط المستخلصة#

تعمل الرؤية الحاسوبية بثبات على تغيير أساليب رعاية الحيوانات في حدائق الحيوانات والعيادات البيطرية والمحميات. وتجعلها قدرتها على مراقبة الحركة واكتشاف العلامات المبكرة للمرض وتتبع الحيوانات الفردية أداة موثوقة. ومع أن هذه الأنظمة لا يمكنها استبدال مقدمي الرعاية من البشر، فإنها تساعدهم على أداء مهامهم بكفاءة أكبر.

وبالنظر إلى المستقبل، من المرجح أن نشهد استخدامات أكثر تقدمًا للذكاء الاصطناعي في مراقبة صحة الحيوانات. فعلى سبيل المثال، قد يساعد اكتشاف المشاعر على تتبع مستويات التوتر أو الراحة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لتقدير الوضعيات رصد العلامات المبكرة للإصابة قبل أن تصبح ظاهرة. وعند دمج الرؤية الحاسوبية مع الحظائر الذكية وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء، فقد تصبح جزءًا من نظام متصل يزوّد مقدمي الرعاية برؤى أعمق حول رفاه كل حيوان.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودعنا على GitHub للتعمق أكثر في الذكاء الاصطناعي. هل أنت مستعد لبدء مشاريعك الخاصة في مجال الرؤية الحاسوبية؟ اطّلع على خيارات الترخيص لدينا. واكتشف المزيد عن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في الزراعة في صفحات حلولنا!