Hayvanat bahçelerinde bilgisayarlı görü hayvan bakımını nasıl iyileştirebilir?

Hayvanat bahçeleri, yaban hayatı koruma alanları ve doğal yaşam rezervleri, yaban hayatının korunmasına ve ekosistem dengesinin sürdürülmesine önemli katkı sağlar. Ancak bu alanlarda her biri farklı ihtiyaçlara sahip çok çeşitli türlerin bulunması, günlük işleyişi zorlaştırabilir. Bu nedenle hayvan bakıcıları, hayvanları gözlemleme, tedavi etme ve destekleme yöntemlerini iyileştirmek için yeni yaklaşımlara yöneliyor.

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

Şimdiden etki yaratan yapay zekâ alanlarından biri de bilgisayarlı görü. Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, makinelerin tıpkı insanlar gibi görüntüleri görüp yorumlamasını sağlar. Hayvan bakımında Görsel Yapay Zekâ, hayvanları tek tek tespit etmek, hareketlerini izlemek ve hatta gözden kaçabilecek hastalık belirtilerini fark etmek için kullanılabilir.

Şekil 1. Filleri tespit etmek için Ultralytics YOLO11 kullanımı.

Bu makalede, hayvan sağlığını izlemek, davranışları takip etmek ve hayvan refahını desteklemek için bilgisayarlı görünün hayvanat bahçelerinde ve veterinerlik bakımında nasıl kullanıldığını inceliyoruz.

Hayvanat bahçelerinde ve veterinerlikte bilgisayarlı görünün rolü#

Hasta bir hayvanı gözeten ve herhangi bir değişikliği fark etmek için gün boyunca davranışlarını dikkatle izleyen bir hayvanat bahçesi bakıcısını düşün. Şimdi de bir kamera sisteminin bu işi kesintisiz yaptığını; hayvanı günün her saati izlediğini ve olağan dışı bir durum fark eder etmez personele haber verdiğini hayal et. Bilgisayarlı görü bunu mümkün kılar.

Bilgisayarlı görüyle entegre kameralar, hayvanları gerçek zamanlı izlemeye yardımcı olarak stres, yaralanma veya hastalığın erken belirtilerini algılamayı kolaylaştırabilir. Çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modeller hayvanları algılayabilir, hareketlerini izleyebilir ve davranış takibi gibi rutin görevlere yardımcı olabilir.

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

Benzer şekilde, veterinerlikte bilgisayarlı görü veterinerlere, anatomileri büyük ölçüde farklılık gösteren türlerde göz rahatsızlıklarını teşhis etmek gibi karmaşık görevlerde yardımcı olabilir. Örneğin bu araçlar katarakt veya glokom gibi sorunları doğru biçimde 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. Hastalıkları erken tespit etmekten rutin kontrolleri otomatikleştirmeye kadar Ultralytics YOLO11 gibi modeller, özellikle kaynakların kısıtlı olduğu durumlarda bakıcıların daha tutarlı ve hızlı yanıt veren bir bakım sunmasına yardımcı oluyor.

Hayvanat bahçelerinde bilgisayarlı görü uygulamaları#

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

Hayvanların yüz tanıması: Nesli tehlike altındaki pandaların yapay zekâyla izlenmesi#

Bir zamanlar nesli tehlike altındayken bugün hassas tür olarak sınıflandırılan dev panda, koruma çalışmalarının önemli bir odağı olmaya devam ediyor. Ancak tek tek pandaları, sağlıklarını, davranışlarını ve üremelerini takip etmek zor olabilir; çünkü yüz hatları birbirine benzer. Eğitimli uzmanlar bile bir pandayı diğerinden ayırmakta zorlanabilir.

Ayak izlerini incelemek veya DNA testi yapmak gibi geleneksel yöntemler kullanılmış olsa da bunlar genellikle pahalı ve müdahalecidir, ayrıca her zaman güvenilir sonuç vermez.

Bu sorunu çözmek için Çin'deki Chengdu Dev Panda Yetiştirme Araştırma Üssü'ndeki araştırmacılar, bilgisayarlı görü kullanan bir yüz tanıma sistemi geliştirdi. Sistem, pandaların yüzlerindeki ince ve ayırt edici özellikleri analiz ederek pandaları tek tek tanımlamak için Görsel Yapay Zekâ kullanıyor.

Bu yüz tanıma teknolojisi, araştırmacıların pandalara zarar vermeden veya onları rahatsız etmeden sürekli takip etmelerine; hareketlerini, beslenme alışkanlıklarını ve sağlıklarını gözlemlemelerine olanak tanıyor. Pandalar hakkında doğru bilgileri gerçek zamanlı toplamanın kolay bir yolunu sunarak izleme sürecini çok daha etkili ve güvenilir hâle getiriyor.

Şekil 3. Pandaları tespit edip tanımlayan modelleri eğitmek için kullanılan açıklamalı veri örnekleri.

Hayvan sağlığını yapay zekâyla izlemek, kızıl pandaların stresten uzak kalmasını sağlıyor#

Kızıl pandalar, hayatta kalmaları ciddi tehdit altında olan utangaç ve yalnız hayvanlardır. Son 18 yılda, yaklaşık üç nesil içinde, küresel popülasyonları başlıca yaşam alanı kaybı ve yasa dışı yakalama nedeniyle yüzde 50'den fazla azaldı. Myanmar, Nepal, Hindistan ve Çin'in bazı bölgelerinde, özellikle Himalayalar'da ve batı Sichuan'da yaşarlar; bu bölgelerde yaklaşık 6.000 ila 7.000 kızıl panda kalmıştır.

Hayvanat bahçeleri gibi koruma altındaki ortamlarda bile risk altında olabilirler. Kızıl pandalardaki sağlık sorunları genellikle daha az hareket etme, daha az etkileşim kurma veya iyi uyuyamama gibi küçük davranış değişiklikleriyle kendini gösterir. Ancak bu belirtiler o kadar ince olabilir ki kolayca gözden kaçabilir.

Araştırmacılar, nesli tehlike altındaki bu hayvanları korumaya yardımcı olmak için yeni bakım yöntemleri geliştiriyor. Örneğin, Çin'deki Bifengxia Yaban Hayatı Merkezi'nde 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 bakıcıların olağan dışı hareketsizlik veya aktivite azalması gibi stres ya da hastalığın erken uyarı işaretlerini fark etmesine yardımcı olabilir. Bu müdahalesiz yaklaşım, kızıl pandaların rahat ve stressiz kalmasını sağlarken günün her saati izleme olanağı sunar.

Şekil 4. Bilgisayarlı görü kullanarak kızıl panda davranışlarını izleme.

Bilgisayarlı görüyle hayvan takibi: Yunusların izlenmesi#

Afalina yunusları gibi suda yaşayan hayvanların 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, sağlıklı kalmaları açısından önemlidir. Bu, özellikle çevrenin dikkatle yönetilmesi gereken hayvanat bahçeleri ve akvaryumlar için önem taşır.

ABD'deki Brookfield Hayvanat Bahçesi'nde araştırmacılar, bilgisayarlı görü kullanarak yunusların yaşam alanlarındaki hareketlerini izleyen bir sistem tasarladı. Yunusların gün boyunca hareketlerini kaydetmek için yaşam alanının çevresine yüksek çözünürlüklü kameralar yerleştirdiler. Daha sonra bu kayıtlar; yüzme, dinlenme, etkileşim kurma veya çevreyi keşfetme gibi davranış örüntülerini anlamak için analiz ediliyor.

Özellikle nesne takibi, her yunusun hareketini zaman içinde izlemek için kullanılıyor. Bu bilgisayarlı görü tekniği, yunuslar birbirine yakın yüzerken veya su altına dalarken bile sistemin onları tek tek tanımasını ve etkinliklerini izlemesini sağlar. Bakıcılar bu örüntüleri takip ederek yunusların yaşam alanlarını nasıl kullandığı, birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğu ve çevresel değişikliklere nasıl tepki verdiği hakkında bilgi edinebilir.

Şekil 5. Çift kameralar Brookfield Hayvanat Bahçesi'nde yunusların hareketlerini izliyor.

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 bakım uygulamalarını iyileştirmeye yardımcı olduğu başlıca yollar şunlar:

• Yaşam alanı kullanımının analizi: Isı haritaları ve davranış takibi, hayvanların yaşam alanının hangi bölgelerini tercih ettiğini veya kullanmaktan kaçındığını göstererek hayvanat bahçesi bakıcılarının habitat tasarımını ve zenginleştirme planlamasını iyileştirmesine yardımcı olur.
• İş yükünü azaltır: Rutin izleme görevlerini otomatikleştirmek, hayvan bakım ekiplerine uygulamalı zenginleştirme etkinliklerine, eğitime ve tıbbi bakıma odaklanmaları için daha fazla zaman kazandırır.
• Uzaktan iş birliği ve teşhis: Gerçek zamanlı video ve davranış verileri, tesis dışında çalışan veterinerlerle, hayvan davranışı uzmanlarıyla veya araştırmacılarla paylaşılabilir; böylece ortak bakım ve daha hızlı teşhis mümkün olur.
• Gece izleme olanaklarını geliştirir: Kızılötesi ve düşük ışıkta görüntüleme sistemleri, personelin hayvanları mesai saatleri dışında veya gece hareketliliği sırasında izlemesini sağlar. Hayvanları rahatsız etmeden bunu elle yapmak zordur.

Bilgisayarlı görü hayvan bakımı açısından pek çok avantaj sunsa da dikkate alınması gereken bazı zorluklar vardır. Bu teknolojiyi benimserken göz önünde bulundurman gereken başlıca kısıtlamalar ve etkenler şunlardır:

• Türlere özgü davranışların karmaşıklığı: Bazı türlerin, kapsamlı ve yüksek kaliteli eğitim verileri olmadan doğru biçimde etiketlenmesi ve tespit edilmesi zor olan ince, nadir veya yeterince incelenmemiş davranışları vardır.
• Yüksek başlangıç kurulum maliyetleri: Yüksek çözünürlüklü kameralar, dayanıklı ve hava koşullarına dirençli ekipmanlar, sunucular ve uç cihazların maliyeti, özellikle küçük hayvanat bahçeleri veya koruma tesisleri için önemli bir yatırım gerektirebilir.
• Kapsama alanının sınırlı olması ve kör noktalar: Hayvanlar sık sık inlerine girer, ağaçların veya kayaların arkasına saklanır ya da dikey alanları kullanır. Sabit kameralar, kapsamlı ve maliyetli çok açılı kurulumlar olmadan bu alanları görüntüleyemeyebilir.
• Karmaşık davranışlar hakkında gerçek zamanlı içgörünün sınırlı olması: Uyku veya hareket gibi basit davranışları tespit etmek daha kolayken, incelikli sosyal etkileşimleri veya duygusal durumları yapay zekâ modellerinin doğru yorumlaması daha zordur.

Önemli çıkarımlar#

Bilgisayarlı görü; hayvanat bahçelerinde, veteriner kliniklerinde ve koruma alanlarında hayvanlara bakım verme biçimini istikrarlı bir şekilde değiştiriyor. Hareketleri izleme, hastalık belirtilerini erken tespit etme ve hayvanları tek tek takip etme becerisiyle güvenilir bir araç olduğunu kanıtlıyor. Bu sistemler insan bakıcıların yerini alamaz, ancak işlerini daha verimli yapmalarına yardımcı olabilir.

Gelecekte hayvan sağlığı izlemede yapay zekânın daha gelişmiş kullanım alanlarını görmemiz muhtemel. Örneğin duygu tespiti, stres veya rahatlık düzeylerinin gerçek zamanlı izlenmesine yardımcı olabilirken poz tahmini, yaralanmalar görünür hâle gelmeden önceki erken belirtileri yakalayabilir. Akıllı yaşam alanları ve giyilebilir sensörlerle entegre edildiğinde bilgisayarlı görü, bakıcılara her hayvanın refahı hakkında daha derinlemesine içgörüler sunan bağlantılı bir sistemin parçası olabilir.

Büyüyen topluluğumuza katıl! Yapay zekâyı daha derinlemesine keşfetmek için GitHub depomuza göz at. Kendi bilgisayarlı görü projelerine başlamaya hazır mısın? Lisanslama seçeneklerimize göz at. Çözümler sayfalarımızda sağlık hizmetlerinde yapay zekâ ve tarımda bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edin!