Hayvanat bahçelerinde bilgisayarlı görü hayvan bakımını nasıl iyileştirebilir

Hayvanat bahçeleri, koruma alanları ve rezervler, yaban hayatının korunmasını desteklemede ve ekosistemlerin dengede tutulmasına yardımcı olmada önemli bir rol oynar. Ancak bu alanlar, her birinin kendine özgü ihtiyaçları olan çok çeşitli türlere ev sahipliği yaptığından günlük operasyonları yönetmek zor olabilir. Bu nedenle hayvan bakıcıları, hayvanların gözlemlenme, tedavi edilme ve desteklenme biçimini iyileştirmek için yeni ve son teknoloji yöntemlere yöneliyor.

Özellikle yapay zekâ (AI), hayvan bakımı ve hayvanat bahçesi yönetiminde güvenilir bir araç hâline geliyor. Buna bağlı olarak hayvan sağlığında AI için küresel pazar hızla büyüyor ve 2034 yılına kadar 8,23 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Halihazırda etki yaratan AI dallarından biri bilgisayarlı görü. Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, makinelerin görüntüleri insanlar gibi görüp yorumlamasını sağlar. Hayvan bakımı açısından Vision AI; tek tek hayvanları tespit etmek, hareketlerini izlemek ve gözden kaçabilecek hastalık belirtilerini fark etmek için kullanılabilir.

Şekil 1. Filleri tespit etmek için Ultralytics YOLO11 kullanımı.

Bu makalede, sağlık durumunu izlemek, davranışları takip etmek ve hayvan refahını desteklemek için bilgisayarlı görünün hayvanat bahçelerinde ve veterinerlik bakımında nasıl kullanıldığını inceliyoruz. Hadi başlayalım!

Hayvanat bahçelerinde ve veterinerlik bakımında bilgisayarlı görünün rolü#

Hasta bir hayvanı gözeten ve herhangi bir değişikliği fark etmek için gün boyunca davranışlarını dikkatle gözlemleyen bir hayvan bakıcısını düşün. Şimdi bu işi sürekli yapan, hayvanı günün 24 saati izleyen ve bir şeyler ters gittiğinde personeli hemen bilgilendiren bir kamera sistemi hayal et. Bilgisayarlı görü bunu mümkün kılar.

Bilgisayarlı görüyle entegre kameralar, hayvanları gerçek zamanlı olarak izlemeye yardımcı olabilir ve stres, yaralanma veya hastalığın erken belirtilerini tespit etmeyi kolaylaştırabilir. Çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modeller hayvanları tespit edebilir, hareketlerini takip edebilir ve davranış izleme gibi rutin görevlere yardımcı olabilir.

Şekil 2. Ultralytics YOLO11, hayvanat bahçesinde hayvanları tespit etmek ve takip etmek için kullanılabilir.

Benzer şekilde, veterinerlik bakımında bilgisayarlı görü, geniş ölçüde farklı anatomilere sahip türlerde göz hastalıklarının teşhisi gibi karmaşık görevlerde veterinerlere yardımcı olabilir. Örneğin bu tür araçlar katarakt veya glokom gibi sorunları doğru bir şekilde tespit ederek teşhisin hem hızını hem de tutarlılığını artırabilir.

Etkili hayvan bakımına duyulan ihtiyaç arttıkça hayvanat bahçeleri ve klinikler, günlük operasyonları daha verimli yönetmek için bilgisayarlı görü çözümlerini benimsiyor. Hastalıkların erken tespitinden rutin kontrollerin otomatikleştirilmesine kadar Ultralytics YOLO11 gibi modeller, özellikle kaynakların sınırlı olduğu durumlarda bakıcıların daha tutarlı ve hızlı yanıt veren bir bakım sunmasına yardımcı oluyor.

Hayvanat bahçelerinde bilgisayarlı görünün kullanım alanları#

Bilgisayarlı görünün hayvanat bahçelerinde ve kliniklerde hayvan bakımını nasıl desteklediğini gördüğümüze göre, gerçek dünyadaki yaban hayatı koruma ve hayvan sağlığı izleme çalışmalarında nasıl kullanıldığını gösteren bazı küresel örnek olaylara daha yakından bakalım.

Hayvanlarda yüz tanıma: Nesli tehlike altındaki pandaların AI ile izlenmesi#

Bir zamanlar nesli tehlike altında olan ve artık hassas tür olarak kabul edilen dev panda, koruma çalışmalarının başlıca odak noktalarından biri olmaya devam ediyor. Ancak benzer yüz özelliklerine sahip oldukları için tek tek pandaları, sağlık durumlarını, davranışlarını ve üremelerini takip etmek zor olabilir. Eğitimli uzmanlar bile bir pandayı diğerinden ayırt etmekte zorlanabilir.

Ayak izlerini kontrol etmek veya DNA testleri yapmak gibi geleneksel yöntemler kullanılmıştır, ancak bu yöntemler genellikle pahalı, istilacı ve her zaman güvenilir değildir.

Bu sorunu ele almak için Çin'deki Chengdu Dev Panda Yetiştirme Araştırma Üssü'ndeki araştırmacılar, bilgisayarlı görü kullanan bir yüz tanıma sistemi geliştirdi. Sistem, yüzlerindeki ince ve benzersiz özellikleri analiz ederek tek tek pandaları tanımlamak için Vision AI kullanıyor.

Bu yüz tanıma teknolojisi, araştırmacıların pandaları sürekli olarak takip etmesine, hareketlerini, beslenme alışkanlıklarını ve sağlık durumlarını herhangi bir zarar veya rahatsızlığa neden olmadan gözlemlemesine olanak tanıyor. Pandalar hakkında doğru ve gerçek zamanlı bilgi toplamak için kolay bir yol sunarak izleme sürecini çok daha etkili ve güvenilir hâle getiriyor.

Şekil 3. Pandaları tespit etmek ve tanımlamak üzere modelleri eğitmek için kullanılan açıklanmış veri örnekleri.

Hayvan sağlığı izlemede AI, kızıl pandaları stresten uzak tutuyor#

Kızıl pandalar, hayatta kalmalarına yönelik ciddi tehditlerle karşı karşıya olan utangaç ve yalnız hayvanlardır. Son 18 yılda, yani yaklaşık üç nesilde, küresel popülasyonları başlıca yaşam alanı kaybı ve yasa dışı yakalama nedeniyle %50'den fazla azaldı. Myanmar, Nepal, Hindistan ve Çin'in bazı bölgelerinde, özellikle Himalayalar ve batı Sichuan'da yaşarlar; burada yaklaşık 6.000 ila 7.000 kızıl panda kalmıştır.

Hayvanat bahçeleri gibi korunan ortamlarda bile risk altında olabilirler. Kızıl pandalardaki sağlık sorunları genellikle daha az hareket etme, daha az etkileşim kurma veya iyi uyuyamama gibi davranışlardaki küçük değişikliklerle ortaya çıkar. Ancak bu belirtiler o kadar belirsiz olabilir ki kolayca gözden kaçabilir.

Bu nesli tehlike altındaki hayvanları korumaya yardımcı olmak için araştırmacılar onlara bakım sağlamanın yeni yollarını geliştiriyor. Örneğin Çin'deki Bifengxia Wildlife World'de hareketle etkinleşen kameralardan toplanan veriler, kızıl panda davranışlarını izlemek üzere tasarlanmış YOLOv8 tabanlı bir bilgisayarlı görü modelini eğitmek için kullanıldı.

Bu model, hayvanları rahatsız etmeden olağandışı hareketsizlik veya azalmış aktivite gibi stres ya da hastalığın erken uyarı işaretlerini bakıcıların fark etmesine yardımcı olabilir. Bu, kızıl pandaları rahat ve stressiz tutarken günün 24 saati izlemeye olanak tanıyan, istilacı olmayan bir yaklaşımdır.

Şekil 4. Bilgisayarlı görü kullanarak kızıl panda davranışlarını izleme.

Bilgisayarlı görüyle hayvan takibi: Yunusların izlenmesi#

Afalina yunusları gibi hayvanların sudaki davranışlarını gözlemlemek zor olabilir. Hızlı yüzer, derine dalar ve genellikle gruplar hâlinde hareket ederler; bu da bakıcıların rutinlerini takip etmesini veya küçük değişiklikleri fark etmesini zorlaştırır. Ancak dinlenme, etkileşim kurma ve yaşam alanlarını kullanma biçimlerini anlamak, sağlıklarını korumanın anahtarıdır. Bu, ortamlarının dikkatle yönetilmesi gereken hayvanat bahçeleri ve akvaryumlarda özellikle önemlidir.

ABD'deki Brookfield Zoo'da araştırmacılar, kafes alanı boyunca yunusların hareketlerini takip etmek için bilgisayarlı görü kullanan bir sistem tasarladı. Yunusların gün boyunca hareketlerini kaydetmek için kafes alanının çevresine yüksek çözünürlüklü kameralar yerleştirdiler. Bu kayıtlar daha sonra yüzme, dinlenme, etkileşim kurma veya keşfetme gibi davranış kalıplarını anlamak için analiz ediliyor.

Özellikle, her yunusun zaman içindeki hareketini takip etmek için nesne takibi kullanılıyor. Bu bilgisayarlı görü tekniği, yunuslar birbirine yakın yüzdüğünde veya su altında daldığında bile sistemin tek tek yunusları tanımlamasını ve aktivitelerini izlemesini sağlıyor. Bakıcılar bu kalıpları takip ederek yunusların alanlarını nasıl kullandığı, birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğu ve çevresel değişikliklere nasıl tepki verdiği hakkında fikir edinebiliyor.

Şekil 5. Çift kameralar Brookfield Zoo'da yunus hareketlerini takip ediyor.

Hayvanat bahçelerinde bilgisayarlı görünün artıları ve eksileri#

Günümüzde bilgisayarlı görü, izlemeyi iyileştirmek, teşhisi desteklemek ve genel refahı artırmak için hayvanat bahçelerinden veteriner kliniklerine kadar çeşitli hayvan bakım ortamlarında kullanılıyor. Hayvan bakımı uygulamalarını iyileştirmeye yardımcı olduğu başlıca yollar şunlardır:

• Kafes alanı kullanım analizi: Isı haritaları ve davranış takibi, hayvanların kafes alanının hangi bölgelerini tercih ettiğini veya bunlardan kaçındığını göstererek hayvan bakıcılarının yaşam alanı tasarımını ve zenginleştirme planlamasını iyileştirmesine yardımcı olur.
• İş yükünün azalması: Rutin izleme görevlerinin otomatikleştirilmesi, hayvan bakım ekiplerine uygulamalı zenginleştirme, eğitim ve tıbbi bakıma odaklanmaları için daha fazla zaman kazandırır.
• Uzaktan iş birliği ve teşhis: Gerçek zamanlı video ve davranış verileri tesis dışındaki veterinerler, davranış uzmanları veya araştırmacılarla paylaşılabilir; böylece ortak bakım ve daha hızlı teşhis mümkün olur.
• Geliştirilmiş gece izleme: Kızılötesi ve düşük ışıkta görüş sistemleri, personelin hayvanları mesai saatleri sonrasında veya gece aktiviteleri sırasında izlemesine olanak tanır; bu, hayvanları rahatsız etmeden manuel olarak yapılması zor bir iştir.

Bilgisayarlı görü hayvan bakımı açısından birçok fayda sunsa da dikkate alınması gereken bazı zorluklar da vardır. Bu teknolojiyi benimserken göz önünde bulundurman gereken başlıca sınırlamalardan ve etkenlerden bazıları şunlardır:

• Türe özgü davranışların karmaşıklığı: Bazı türlerin, kapsamlı ve yüksek kaliteli eğitim verileri olmadan doğru şekilde etiketlenmesi ve tespit edilmesi zor olan ince, nadir veya yeterince araştırılmamış davranışları vardır.
• Yüksek başlangıç kurulum maliyetleri: Yüksek çözünürlüklü kameraların, dayanıklı hava koşullarına dayanıklı ekipmanların, sunucuların ve uç cihazların maliyeti, özellikle küçük hayvanat bahçeleri veya koruma tesisleri için önemli bir yatırım olabilir.
• Sınırlı kapsama alanı ve kör noktalar: Hayvanlar genellikle inlere girer, ağaçların veya kayaların arkasına saklanır ya da sabit kameraların kapsamlı ve maliyetli çok açılı kurulumlar olmadan görüntüleyemeyebileceği dikey alanları kullanır.
• Karmaşık davranışlar için sınırlı gerçek zamanlı içgörü: Uyku veya hareket gibi basit davranışları tespit etmek daha kolayken incelikli sosyal etkileşimleri veya duygusal durumları AI modellerinin doğru şekilde yorumlaması daha zordur.

Önemli çıkarımlar#

Bilgisayarlı görü, hayvanat bahçelerinde, veteriner kliniklerinde ve rezervlerde hayvanlara nasıl bakıldığını istikrarlı biçimde değiştiriyor. Hareketleri izleme, hastalıkların erken belirtilerini tespit etme ve tek tek hayvanları takip etme yeteneği, onu güvenilir bir araç hâline getiriyor. Bu sistemler insan bakıcıların yerini alamasa da insan bakıcıların işlerini daha verimli yapmasına yardımcı olabilir.

İleride hayvan sağlığı izlemede AI'ın daha gelişmiş kullanım alanlarını görmemiz muhtemel. Örneğin duygu tespiti, stres veya rahatlık düzeylerini gerçek zamanlı olarak takip etmeye yardımcı olabilirken poz tahmini, yaralanmanın görünür hâle gelmesinden önce erken belirtilerini yakalayabilir. Bilgisayarlı görü, akıllı kafes alanları ve giyilebilir sensörlerle entegre edildiğinde bakıcılara her hayvanın refahı hakkında daha derin içgörüler sunan bağlantılı bir sistemin parçası hâline gelebilir.

Büyüyen topluluğumuza katıl! AI'ı daha derinlemesine incelemek için GitHub depomuzu keşfet. Kendi bilgisayarlı görü projene başlamaya hazır mısın? Lisanslama seçeneklerimize göz at. Çözüm sayfalarımızda sağlık hizmetlerinde AI ve tarımda bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edin!