Protegendo a Biodiversidade: A História de Sucesso da Kashmir World Foundation Com Ultralytics YOLOv5 e YOLOv8

A Kashmir World Foundation (KWF) foi fundada em Great Falls, Virgínia, em 2008, com a missão de implementar a tecnologia mais recente na luta para conservar e proteger a vida selvagem em escala global. A KWF constrói e opera sistemas autônomos e não tripulados que apoiam seus esforços de conservação e combate à caça furtiva. Em 2013, a KWF começou a adotar inteligência artificial em suas operações.

De acordo com o WWF.), a perda de habitat representa o maior perigo existencial para 85% de todas as espécies na "Lista Vermelha", que classifica espécies como ameaçadas ou em perigo. Ao mesmo tempo, a demanda por animais selvagens capturados ilegalmente para uso em medicamentos tradicionais, iguarias ou como animais de estimação exóticos paira e, segundo relatos, aumentou. Juntos, a perda de habitat e a caça furtiva ameaçam a biodiversidade global e têm impactos desastrosos nas comunidades e ambientes locais.

Citando uma forte colaboração interna, a Fundadora e Diretora Executiva, Aliyah Pandolfi, explica que "estudantes, acadêmicos, engenheiros e cientistas de todo o mundo estão dispostos a oferecer voluntariamente seu tempo e experiência". A KWF é 100% gerida por voluntários de todo o mundo. Através de seu trabalho, a KWF fez grandes progressos na proteção de espécies ameaçadas e numerosas espécies em perigo, como os gatos-do-deserto no Catar, as tartarugas-marinhas na Costa Rica e os leopardos-das-neves no Himalaia.

"Todos nós fazemos isso porque amamos os animais, mas, mais importante, queremos usar nossas habilidades para fazer o bem no mundo e causar uma mudança positiva para essas espécies que, de outra forma, poderiam não sobreviver." Aliyah Pandolfi, Fundadora e Diretora Executiva, Kashmir World Foundation

Link to this sectionCombatendo o Problema da Caça Furtiva#

Em muitos casos, é extremamente difícil para os conservacionistas acessarem os locais onde ocorre a caça furtiva. A KWF deve enfrentar quatro grandes obstáculos em seus esforços de conservação em cantos remotos do mundo:

• Padrões climáticos perigosos
• Fatores sociopolíticos imprevisíveis
• Terreno implacável
• Falta de recursos para enviar indivíduos a essas áreas o tempo todo

No passado, os conservacionistas colocavam dispositivos de gravação de vídeo em campo para que as filmagens fossem assistidas posteriormente. Com centenas a milhares de horas de filmagem, esse processo depende do espectador para detectar e identificar meticulosamente tanto as espécies animais quanto os caçadores furtivos. Devido a restrições de tempo e erro humano, essa abordagem provou colocar os conservacionistas em desvantagem. Os voluntários da KWF sabiam que precisavam estar mais bem equipados para enfrentar os caçadores furtivos e a caça ilegal.

A progressão inevitável da tecnologia atua como uma faca de dois gumes. À medida que continua a se tornar de maior qualidade e mais acessível, tanto conservacionistas quanto indivíduos mal-intencionados podem obter a tecnologia mais recente. Para permanecerem competitivos, os conservacionistas devem estar preparados para aproveitar o poder da tecnologia mais recente em seu favor.

Link to this sectionO Caminho Criativo a Seguir#

Pandolfi precisava de uma solução agressiva em campo que fornecesse à KWF informações em tempo real. Precisando de uma solução que eliminasse o erro humano e enfrentasse os quatro principais obstáculos, ela sabia que até uma questão de segundos pode fazer a diferença em uma missão de combate à caça furtiva, o que significa que insights em tempo real podem desempenhar um papel direto na prevenção da morte de um animal.

Com criatividade ao seu lado, Pandolfi considerou a tecnologia e os recursos necessários para o projeto. Embora grande parte da tecnologia de que ela precisa esteja disponível hoje, Pandolfi está antecipando o lançamento de hardware e software que devem estar disponíveis em um futuro próximo. Liderando sua equipe na KWF para desenvolver abordagens utilizando drones, IA e capacidades de GPS.

"No início deste projeto, havia muitas dúvidas por parte da comunidade. Disseram-me que é loucura, que é impossível, que você não pode fazer isso e que a tecnologia não existe, mas eu estava pensando a longo prazo, na ciência da computação e nas capacidades dos drones que precisavam evoluir e se fundir para este projeto."

Ao colocar uma variedade de câmeras e sensores em locais de risco, a KWF recebe dados de locais ao redor do mundo, fornecendo-lhes insights acionáveis para tomar decisões em frações de segundo.

"Imagine que existem caçadores furtivos em um local específico", diz Pandolfi, "queremos ser capazes de segui-los e alertar os guardas florestais sobre sua posição para que eles possam interceptar os caçadores furtivos e pará-los antes que matem qualquer animal."

Link to this sectionPor que o YOLOv5?#

Exigindo detecção de objetos em tempo real, a KWF precisava que as saídas de seu modelo fossem altamente precisas e confiáveis. Ao avaliar suas opções, o Líder da Equipe de A.I. da KWF de Pandolfi, Daan Eeltink, um estudante na Holanda, comparou os desempenhos do YOLOv4 e do YOLOv5. Com o YOLOv5, vários pontos de diferenciação levaram a equipe da KWF a escolhê-lo para seus projetos:

• Os modelos YOLOv5 exigiam treinamento com menos imagens.
• Seu aspecto de código aberto tornou a tecnologia altamente acessível para a equipe da KWF.
• A curva de aprendizado para o YOLOv5 não foi íngreme.

A KWF conta com uma equipe de voluntários, engenheiros e estagiários de todo o mundo para construir a tecnologia necessária para seus esforços de conservação. Muitos dos estagiários são alunos do ensino médio, alguns deles com experiência mínima ou nenhuma com YOLOv5. Pandolfi viu que mesmo aqueles com menos experiência prévia conseguiram colocar o YOLOv5 em funcionamento em menos de três semanas.

Além disso, uma integração com uma plataforma de rastreamento de experimentos tornou o ajuste fino dos modelos e conjuntos de dados direto, permitindo que a KWF maximizasse o desempenho de seus modelos YOLOv5 em campo.

"O YOLOv5 foi preciso e nos ajudou a salvar os animais antes de serem mortos, o que era nosso objetivo final."

Sem o YOLOv5, Pandolfi diz que sua equipe na KWF ficaria frustrada. Antes de implementar a detecção de objetos, os projetos de conservação careciam de uma quantidade ideal de dados. No início de 2023, a KWF transferirá seu trabalho para o Ultralytics YOLOv8, o mais recente lançamento na família YOLO de arquiteturas de IA de visão.

Link to this sectionImplantação do YOLOv5#

No momento, a KWF implanta o YOLOv5 para detecção de objetos em sensores no campo. Esses dispositivos enviam dados para biólogos que são capazes de analisar as informações e criar insights acionáveis. No próximo ano, a KWF pretende treinar o YOLOv5 em conjuntos de dados contendo imagens de drones, para então implantar esses drones no campo.

Link to this sectionProjetos de Conservação#

Link to this sectionTartarugas-marinhas#

Existem sete espécies diferentes de tartarugas-marinhas no mundo e cada uma é considerada ameaçada. Ao colocar ovos, as tartarugas-marinhas fêmeas vêm às praias e cavam ninhos na areia onde depositam seus ovos. Esse processo pode levar várias horas, mas uma vez feito, as fêmeas retornam para a água, deixando seus ovos incubarem na areia por 55-65 dias. À medida que as mães partem definitivamente, os ovos ficam com poucas defesas contra caçadores furtivos, predadores e elementos naturais.

No passado, a abordagem dos conservacionistas para rastrear tartarugas-marinhas consistia em marcar todos os locais em uma praia onde houvesse ninhos. Se as ameaças nessas áreas fossem altas, os conservacionistas realocariam os ninhos para um local mais seguro enquanto isso e liberariam as tartarugas no oceano assim que chocassem.

Esse processo pode envolver caminhar manualmente por praias de 30 milhas ou mais e marcar os ninhos. Fornecer uma quantidade adequada de mão de obra para realizar esse processo a cada dia provou ser difícil, especialmente durante os bloqueios da COVID-19.

Além disso, marcar os ninhos de tartarugas-marinhas às vezes provou ser contraproducente. Os caçadores furtivos não apenas podiam procurar pelos ninhos marcados, mas os porcos também aprendiam que as marcas significavam que havia ninhos de tartarugas-marinhas nas proximidades, o que os levava a comer os ovos.

A KWF viu uma oportunidade de melhoria dentro desse processo, reduzindo o fator de mão de obra e substituindo os marcadores facilmente identificáveis. Ao configurar sistemas aéreos autônomos usando o YOLOv5 para detectar, localizar e caracterizar ninhos de tartarugas-marinhas, os biólogos poderiam receber informações em tempo real sobre os ninhos de tartarugas-marinhas, incluindo seus rastros e localização geográfica, substituindo assim a necessidade de os biólogos caminharem manualmente pelas praias e marcarem os ninhos.

Link to this sectionLeopardos-das-neves#

A pelagem branca espessa dos leopardos-das-neves com rosetas manchadas escuras permite que eles se camuflem perfeitamente na paisagem do Himalaia. Na natureza, eles são predadores de topo sem predadores naturais. No entanto, devido à demanda extremamente alta por sua pele e outras partes do corpo na moda e na medicina tradicional, juntamente com a perda e fragmentação do habitat, estima-se que existam apenas entre 4.000 e 6.500 leopardos-das-neves restantes na natureza.

Os esforços de conservação para os leopardos-das-neves provaram ser extremamente difíceis como resultado dos fatores que contribuem para o ambiente hostil onde são encontrados:

• Altas altitudes
• Nevascas excessivas
• Temperaturas congelantes
• Ventos fortes
• Ravinas íngremes
• Terreno implacável

Além disso, é extremamente raro avistar leopardos-das-neves na natureza. Como resultado, a KWF está desenvolvendo uma abordagem automatizada para proteger esses grandes felinos, utilizando tecnologia de drones para rastreá-los e protegê-los. Neste momento, a tecnologia de drones ainda está em desenvolvimento para que possa chegar ao ponto em que as máquinas possam operar nas condições necessárias para rastrear os leopardos-das-neves, que é em torno de 20.000 a 22.000 pés.

Assim que a tecnologia estiver disponível, a KWF pretende usar o YOLOv5 nos sensores e em drones, que serão então implantados no Himalaia. Para fins de rastreamento, esses sensores e drones serão capazes de detectar pegadas na neve, que geralmente são sopradas rapidamente pelo vento. Essas informações em tempo real serão então transmitidas aos biólogos e conservacionistas.

Visite o site da Kashmir World Foundation e veja como você pode ajudar a fazer a diferença em seus esforços de conservação em todo o mundo.