Узнайте, как ИИ может преобразовать охрану дикой природы, улучшив усилия по защите лесных и диких ресурсов.
Настраивайтесь на YOLO Vision 2025!
25 сентября 2025 г.
10:00 — 18:00 BST
Гибридное мероприятие
Узнайте, как ИИ может преобразовать охрану дикой природы, улучшив усилия по защите лесных и диких ресурсов.
Сохранение дикой природы имеет решающее значение для поддержания хрупкого баланса наших экосистем. Каждое животное, растение и организм играет свою роль в поддержании природных процессов, таких как чистый воздух, плодородная почва и очистка воды. Защита этих экосистем посредством сохранения лесов и дикой природы имеет важное значение.
Со временем усилия по сохранению дикой природы эволюционировали. Первоначальные стратегии были сосредоточены на создании охраняемых территорий и внедрении основных правил, таких как Закон об охране дикой природы. Однако, поскольку деятельность человека все больше угрожала экосистемам, возникла необходимость в более продвинутых методах. По данным Animal Matters, около 30 000 видов в год — примерно три в час — оказываются на грани исчезновения, что подчеркивает острую необходимость в улучшении стратегий сохранения дикой природы.
Сегодня ИИ революционизирует усилия по сохранению природы, предлагая новые инструменты для мониторинга, защиты и сохранения дикой природы. В этой статье исследуется преобразующая роль ИИ в сохранении дикой природы, подчеркивается его потенциал в улучшении идентификации видов, мониторинга популяций, картирования среды обитания и усилий по борьбе с браконьерством.
Поскольку деятельность человека и изменение климата продолжают угрожать дикой природе, специалисты по охране природы обращаются к передовым технологиям, таким как Vision AI. Эта технология, которая обрабатывает и анализирует визуальные данные, оказывается переломным моментом. Интерпретируя изображения и видео, Vision AI может помочь специалистам по охране природы работать с большей точностью и эффективностью. Давайте рассмотрим, как эта технология меняет ситуацию.
Искусственный интеллект для машинного зрения помогает идентифицировать дикую природу и классифицировать ее по различным группам. Применяя обнаружение объектов к изображениям и видеоматериалам с камер-ловушек и дронов, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут точно идентифицировать различные виды, даже в сложных условиях. Эта технология позволяет исследователям более эффективно, чем традиционные методы, отслеживать биоразнообразие и обнаруживать новые или исчезающие виды.
Отслеживание популяций животных является важным аспектом природоохранной деятельности. Такие решения, как vision AI, реализованные в дронах и фотоловушках, могут обеспечить непрерывное и ненавязчивое наблюдение. Модели компьютерного зрения, такие как YOLOv8, могут отслеживать движение, наблюдать за поведенческими моделями и использовать подсчет объектов для отслеживания численности популяций, предоставляя ценную информацию о миграциях и поведении животных. Эти решения могут помочь национальным паркам и таким областям, как животноводство, помогая в мониторинге благополучия животных и сборе других ценных данных.
Картирование среды обитания является ключом к пониманию и защите экосистем, от которых зависит дикая природа. Модели компьютерного зрения могут анализировать спутниковые снимки и данные об окружающей среде для отслеживания изменений среды обитания с течением времени. Эта информация помогает экологам выявлять критические области, такие как места размножения и миграционные пути, и планировать стратегии защиты этих жизненно важных лесных и диких ресурсов.
Реальным примером является работа, проделанная VITO, Фламандским институтом технологических исследований, в сотрудничестве с Европейским агентством по окружающей среде (EEA) и Вагенингенским экологическим исследовательским центром, которые создали карты классификации местообитаний с помощью ИИ/МО для регионов, включая Нидерланды, Австрию и Южную Португалию.
Браконьерство остается серьезной угрозой для дикой природы. Согласно недавнему отчету, подготовленному Всемирным фондом защиты животных, браконьерство является очень прибыльным бизнесом, приносящим от 7 до 23 миллиардов долларов в год.
Искусственный интеллект для машинного зрения помогает экологам обнаруживать и предотвращать эти незаконные действия. Отслеживая охраняемые территории с помощью камер наблюдения и дронов, ИИ может выявлять подозрительные действия и предупреждать власти в режиме реального времени. Этот упреждающий подход усиливает усилия по борьбе с браконьерством и защищает исчезающие виды.
Согласно журналу Discover Magazine, группа Harvard Teamcore в сотрудничестве с такими организациями, как Air Shepherd, разработала дроны, оснащенные искусственным интеллектом, которые играют решающую роль в этих усилиях. Эти дроны, оснащенные тепловизионными инфракрасными камерами, могут идентифицировать браконьеров даже в темноте.
Искусственный интеллект предоставляет множество преимуществ для сохранения дикой природы, предлагая новые способы более эффективной защиты биоразнообразия. Вот некоторые ключевые преимущества:
Искусственный интеллект значительно повышает эффективность и точность сбора и анализа данных. Традиционные методы часто основаны на ручном наблюдении, которое может быть трудоемким и подверженным ошибкам. Например, во время учета птиц специалисты по охране природы обычно подсчитывают птиц в определенных точках обитания. Этот метод может быть трудоемким и неточным из-за усталости наблюдателя или неправильной идентификации. Искусственный интеллект может быстро и точно обрабатывать большие объемы данных, предоставляя надежные сведения и снижая вероятность ошибок.
Пример использования можно найти в исследовании «Учет птиц в лугах», где сравнивались два метода: подсчет по точкам и трансекты. В исследовании освещены проблемы ручного сбора данных, такие как изменчивость показателей обнаружения и влияние факторов окружающей среды на точность наблюдателя. Ручные обследования требуют значительных усилий и времени, что часто приводит к неполным или противоречивым данным из-за ограничений человеческого фактора.
Однако AI может быстро и точно обрабатывать большие объемы данных, предоставляя специалистам по охране природы надежные данные и снижая вероятность ошибок.
Одним из основных преимуществ ИИ является его масштабируемость. Системы ИИ могут одновременно отслеживать обширные территории и многочисленные виды, чего не смогли бы достичь группы людей самостоятельно. Эта масштабируемость позволяет всесторонне отслеживать разнообразные экосистемы, позволяя усилиям по сохранению охватить больше территории и эффективно охватить больше видов.
AI-технологии также могут быть экономически эффективными в долгосрочной перспективе. Хотя первоначальные инвестиции в AI-системы могут быть высокими, сокращение потребности в большом количестве человеческих ресурсов может привести к значительной экономии с течением времени. Автоматизированный сбор и анализ данных снижают трудозатраты и позволяют специалистам по охране природы более эффективно распределять ресурсы.
ИИ обеспечивает постоянный мониторинг дикой природы и ее среды обитания. В отличие от усилий человека, системы ИИ не нуждаются в отдыхе и могут работать круглосуточно. Это непрерывное наблюдение имеет решающее значение для своевременного выявления угроз, таких как браконьерство или изменения окружающей среды, что позволяет немедленно принять меры для защиты исчезающих видов и сохранения критически важных мест обитания.
Хотя ИИ предлагает значительные преимущества для сохранения дикой природы, он также создает ряд проблем и недостатков, которые необходимо решить. Вот некоторые из ключевых вопросов:
AI-системы могут сталкиваться с техническими проблемами, такими как ограничения точности, узкие места в обработке данных и потребность в больших, хорошо размеченных обучающих наборах данных. Ошибки идентификации могут приводить к неверным данным, а обработка больших объемов изображений или видеоматериалов высокого разрешения может оказаться непосильной задачей.
Внедрение передовых систем искусственного интеллекта в охрану дикой природы обходится дорого. Расходы включают приобретение и обслуживание дронов, фотоловушек и другого оборудования, а также хранение и обработку данных. Кроме того, установка камер на больших, протяженных территориях, таких как национальные парки, еще больше увеличивает расходы. Эти финансовые барьеры могут быть ограничивающими для многих природоохранных организаций, особенно для тех, у которых ограниченные ресурсы.
Интеграция ИИ с традиционными методами сохранения может быть сложной. Это требует значительных изменений в процедурах и обучении персонала. Сопротивление внедрению новых технологий и сложность сочетания ИИ с устоявшимися методами могут затруднить успешную реализацию, а также продлить сроки внедрения.
Чрезмерная зависимость от ИИ создает такие риски, как сбои в работе оборудования, ошибки в программном обеспечении и другие сбои. Зависимость от технологий может снизить традиционные навыки и знания среди специалистов по охране природы, что сделает их менее эффективными в ситуациях, когда технологии недоступны или непригодны. Балансирование использования ИИ с традиционными методами имеет решающее значение для поддержания устойчивости и адаптивности в усилиях по сохранению природы.
По мере развития технологий ИИ его потенциал для революционного преобразования охраны дикой природы становится еще более многообещающим. Ожидается, что новые разработки значительно улучшат способы мониторинга, защиты и сохранения дикой природы, сделав природоохранные мероприятия более эффективными и лучше приспособленными к предстоящим вызовам.
Постоянно разрабатываются новые решения в области охраны дикой природы. Например, уже начались исследования автономных дронов и робототехники, оснащенных искусственным интеллектом, которые демонстрируют многообещающий потенциал в мониторинге дикой природы, борьбе с браконьерством и даже мониторинге лесных пожаров.
Согласно исследованию мониторинга лесных пожаров с использованием беспилотных летательных аппаратов, эти дроны могут эффективно патрулировать обширные и труднодоступные районы с минимальным вмешательством человека, предоставляя данные в режиме реального времени и реагируя на угрозы быстрее и эффективнее.
В контексте лесных пожаров эти дроны могут помочь обнаруживать и контролировать очаги пожара, обеспечивая быстрое реагирование для защиты как дикой природы, так и мест обитания. Ожидается, что по мере развития технологии ИИ эти дроны и роботы будут принимать еще более сложные решения на лету, например, изменять траекторию полета, чтобы следовать за животными, избегать препятствий или отслеживать распространение лесных пожаров, что еще больше повысит их эффективность в защите дикой природы в будущем.
Будущие достижения в моделях компьютерного зрения, такие как более сложные модели распознавания объектов и анализа поведения, еще больше расширят возможности мониторинга и понимания дикой природы. Несомненно, по мере развития моделей компьютерного зрения они смогут более эффективно обрабатывать изображения и видео с более высоким разрешением, предоставляя еще более точную и подробную информацию о поведении животных, динамике популяции и использовании среды обитания.
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ преобразует охрану дикой природы, улучшая идентификацию видов, мониторинг популяций, картирование среды обитания и борьбу с браконьерством. Мы обсудим преимущества, включая повышение эффективности, масштабируемость, экономическую эффективность и круглосуточный мониторинг, а также рассмотрим проблемы, такие как технические ограничения, финансовые барьеры и зависимость от технологий.
Заглядывая в будущее, непрерывное развитие ИИ предлагает многообещающие достижения, но этичное использование и постоянные исследования имеют решающее значение для создания эффективных стратегий сохранения и защиты биоразнообразия для будущих поколений.
Интересуетесь последними достижениями в области компьютерного зрения? Присоединяйтесь к нашему сообществу и погрузитесь в нашу документацию Ultralytics или GitHub для получения самых свежих обновлений. Изучите другие приложения ИИ, включая решения для сельского хозяйства и производства, чтобы получить больше информации.
