A proteger 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 desenvolve e opera sistemas autônomos e não tripulados que apoiam os seus esforços de conservação e combate à caça furtiva. Em 2013, a KWF começou a adotar inteligência artificial nas suas operações.

Segundo a WWF.), a perda de habitat representa o maior perigo existencial para 85% de todas as espécies da “Lista Vermelha”, que classifica as espécies como ameaçadas ou em perigo. Ao mesmo tempo, a procura por animais selvagens caçados ilegalmente para uso em medicamentos tradicionais, iguarias ou como animais de estimação exóticos continua forte e, segundo relatos, aumentou. Juntas, a perda de habitat e a caça furtiva ameaçam a biodiversidade global e têm impactos desastrosos nas comunidades e nos ambientes locais.

Citando a forte colaboração interna, a fundadora e diretora executiva, Aliyah Pandolfi, explica que “estudantes, académicos, engenheiros e cientistas de todo o mundo estão dispostos a oferecer voluntariamente o seu tempo e conhecimento”. A KWF é gerida a 100% por voluntários de todo o mundo. Através do seu trabalho, a KWF fez grandes avanços na proteção de várias espécies ameaçadas e em perigo, como gatos-bravos-asiáticos no Qatar, tartarugas-marinhas na Costa Rica e leopardos-das-neves nos Himalaias.

"Todos fazemos isto porque amamos os animais, mas, mais importante ainda, queremos usar as nossas competências para fazer o bem no mundo e promover uma mudança positiva para estas espécies que, de outra forma, talvez não sobrevivessem." Aliyah Pandolfi, fundadora e diretora executiva da Kashmir World Foundation

Combater o problema da caça furtiva#

Em muitos casos, é extremamente difícil para os conservacionistas acederem aos locais onde ocorre a caça furtiva. A KWF tem de enfrentar quatro obstáculos principais nos seus esforços de conservação em regiões remotas do mundo:

• Condições meteorológicas perigosas
• Fatores sociopolíticos imprevisíveis
• Terreno implacável
• Falta de recursos para enviar pessoas para estas áreas a todo o momento

No passado, os conservacionistas colocavam dispositivos de gravação de vídeo no terreno, com a intenção de analisar as imagens posteriormente. Com centenas de milhares de horas de gravações, este processo dependia de um observador para detetar e identificar meticulosamente tanto as espécies animais como os caçadores furtivos. Devido às limitações de tempo e ao erro humano, esta abordagem colocava os conservacionistas em desvantagem. Os voluntários da KWF sabiam que precisavam de estar mais bem preparados para enfrentar os caçadores furtivos e a caça ilegal.

A evolução inevitável da tecnologia funciona como uma faca de dois gumes. À medida que se torna mais avançada e acessível, tanto os conservacionistas como os agentes mal-intencionados podem ter acesso à tecnologia mais recente. Para se manterem competitivos, os conservacionistas têm de estar preparados para aproveitar o poder da tecnologia mais recente em seu benefício.

O caminho criativo a seguir#

Pandolfi precisava de uma solução robusta no terreno que fornecesse informações em tempo real à KWF. Como precisava de uma solução que eliminasse o erro humano e enfrentasse os quatro principais obstáculos, sabia que até uma questão de segundos poderia fazer a diferença numa missão de combate à caça furtiva, o que significa que os dados em tempo real poderiam desempenhar um papel direto na prevenção da morte de um animal.

Com a criatividade do seu lado, Pandolfi analisou a tecnologia e os recursos necessários para o projeto. Embora grande parte da tecnologia de que precisa esteja disponível atualmente, Pandolfi prevê o lançamento de hardware e software que deverão ficar disponíveis num futuro próximo. Isto levou a sua equipa na KWF a desenvolver abordagens que utilizam drones, IA e capacidades de GPS.

“No início deste projeto, havia muitas dúvidas por parte da comunidade. Disseram-me que era loucura, que era impossível, que não conseguíamos fazê-lo e que a tecnologia não existia, mas eu estava a pensar a longo prazo: a informática e as capacidades dos drones necessárias para este projeto tinham de evoluir e convergir.”

Ao instalar uma variedade de câmaras e sensores em locais de risco, a KWF recebe dados de locais de todo o mundo, fornecendo informações acionáveis para tomar decisões em frações de segundo.

“Imagina que há caçadores furtivos num determinado local”, diz Pandolfi. “Queremos conseguir segui-los e alertar os guardas florestais para a sua posição, para que possam intercetar os caçadores furtivos e detê-los antes que matem algum animal.”

Porquê YOLOv5?#

Como precisava de deteção de objetos em tempo real, a KWF precisava que as saídas do seu modelo fossem altamente precisas e fiáveis. Ao avaliar as opções, o responsável pela equipa de IA da KWF de Pandolfi, Daan Eeltink, um estudante dos Países Baixos, comparou o desempenho de YOLOv4 e YOLOv5. Com YOLOv5, vários fatores de diferenciação levaram a equipa da KWF a escolhê-lo para os seus projetos:

• Os modelos YOLOv5 precisavam de ser treinados com menos imagens.
• O seu caráter de código aberto tornou a tecnologia altamente acessível à equipa da KWF.
• A curva de aprendizagem do YOLOv5 não era acentuada.

A KWF conta com uma equipa de voluntários, engenheiros e estagiários de todo o mundo para desenvolver a tecnologia necessária aos seus esforços de conservação. Muitos dos estagiários são estudantes do ensino secundário, alguns com pouca ou nenhuma experiência com YOLOv5. Pandolfi constatou que até aqueles com menos experiência anterior conseguiam pôr o YOLOv5 a funcionar em menos de três semanas.

Além disso, a integração com uma plataforma de acompanhamento de experiências tornou simples o ajuste fino dos modelos e conjuntos de dados, permitindo à KWF maximizar o desempenho dos seus modelos YOLOv5 no terreno.

“YOLOv5 era preciso e ajudou-nos a salvar os animais antes que fossem mortos, que era o nosso objetivo final.”

Sem o YOLOv5, diz Pandolfi, a sua equipa na KWF ficaria frustrada. Antes da implementação da deteção de objetos, os projetos de conservação não dispunham de uma quantidade ideal de dados. No início de 2023, a KWF transferirá o seu trabalho para o Ultralytics YOLOv8, o lançamento mais recente da família YOLO de arquiteturas de IA para visão computacional.

Implementação do YOLOv5#

Atualmente, a KWF implementa o YOLOv5 para deteção de objetos em sensores no terreno. Estes dispositivos enviam dados a biólogos, que podem então analisar as informações e gerar dados acionáveis. No próximo ano, a KWF pretende treinar o YOLOv5 com conjuntos de dados que contenham imagens captadas por drones e, posteriormente, implementar esses drones no terreno.

Projetos de conservação#

Tartarugas-marinhas#

Existem sete espécies diferentes de tartarugas-marinhas no mundo e todas são consideradas ameaçadas. Ao pôr ovos, as tartarugas-marinhas fêmeas dirigem-se às praias e escavam ninhos na areia, onde depositam os ovos. Este processo pode demorar várias horas, mas, quando termina, as fêmeas regressam à água, deixando os ovos a incubar na areia durante 55 a 65 dias. Quando as mães partem definitivamente, os ovos ficam com poucas defesas contra caçadores furtivos, predadores e elementos naturais.

No passado, a abordagem dos conservacionistas para acompanhar as tartarugas-marinhas consistia em assinalar todos os locais da praia onde existiam ninhos. Se as ameaças nestas áreas fossem elevadas, os conservacionistas transferiam temporariamente os ninhos para um local mais seguro e libertavam as tartarugas no oceano depois de eclodirem.

Este processo pode envolver percorrer manualmente praias com 30 milhas ou mais e assinalar os ninhos. Garantir mão de obra suficiente para realizar este processo todos os dias revelou-se difícil, especialmente durante os confinamentos da COVID-19.

Além disso, assinalar os ninhos de tartarugas-marinhas revelou-se por vezes contraproducente. Não só os caçadores furtivos podiam procurar os ninhos assinalados, como os porcos também conseguiam aprender que os marcadores indicavam a existência de ninhos de tartarugas-marinhas nas proximidades, o que os levava a comer os ovos.

A KWF identificou uma oportunidade de melhoria neste processo, reduzindo a necessidade de mão de obra e substituindo os marcadores facilmente identificáveis. Ao instalar sistemas aéreos autónomos que utilizam YOLOv5 para detetar, localizar e caracterizar ninhos de tartarugas-marinhas, os biólogos poderiam receber informações em tempo real sobre os ninhos, incluindo os seus rastos e a localização geográfica, eliminando assim a necessidade de percorrer manualmente as praias e assinalar os ninhos.

Leopardos-das-neves#

O pelo branco espesso dos leopardos-das-neves, com rosetas escuras, permite-lhes camuflarem-se perfeitamente na paisagem dos Himalaias. Na natureza, são predadores de topo sem predadores naturais. No entanto, devido à procura extremamente elevada pelo seu pelo e outras partes do corpo na moda e na medicina tradicional, juntamente com a perda e fragmentação do habitat, estima-se que restem apenas entre 4.000 e 6.500 leopardos-das-neves na natureza.

Os esforços de conservação dos leopardos-das-neves revelaram-se extremamente difíceis devido aos fatores que contribuem para o ambiente hostil onde são encontrados:

• Altitudes elevadas
• Queda de neve intensa
• Temperaturas gélidas
• Ventos fortes
• Ravinas íngremes
• Terreno implacável

Além disso, é extremamente raro avistar leopardos-das-neves na natureza. Por isso, a KWF está a desenvolver uma abordagem automatizada para proteger estes grandes felinos, utilizando tecnologia de drones para os acompanhar e proteger. Atualmente, a tecnologia de drones ainda está em desenvolvimento, para que as máquinas consigam operar nas condições necessárias para acompanhar os leopardos-das-neves, que se encontram a cerca de 20.000 a 22.000 pés de altitude.

Assim que a tecnologia estiver disponível, a KWF pretende utilizar YOLOv5 nos sensores e nos drones, que serão então implementados nos Himalaias. Para fins de acompanhamento, estes sensores e drones conseguirão detetar pegadas na neve, que normalmente desaparecem rapidamente com o vento. Estas informações em tempo real serão então transmitidas a biólogos e conservacionistas.

Visita o site da Kashmir World Foundation e descobre como podes ajudar a fazer a diferença nos seus esforços de conservação em todo o mundo.