Biyoçeşitliliği Korumak: Keşmir Dünya Vakfı'nın Ultralytics YOLOv5 ve YOLOv8 ile Başarı Hikayesi

Keşmir Dünya Vakfı (KWF), vahşi yaşamı küresel ölçekte koruma ve muhafaza etme mücadelesinde en son teknolojiyi uygulama misyonuyla 2008 yılında Great Falls, Virginia'da kurulmuştur. KWF, koruma ve kaçak avlanmayla mücadele çabalarını destekleyen otonom, insansız sistemler inşa eder ve işletir. KWF, 2013 yılında operasyonlarında yapay zekayı kullanmaya başlamıştır.

WWF'ye göre, habitat kaybı, türleri tehlike altında veya tehdit altında olarak sınıflandıran "Kırmızı Liste "deki tüm türlerin %85'i için en büyük varoluşsal tehlikeyi oluşturmaktadır. Aynı zamanda, geleneksel ilaçlarda, lezzetlerde veya egzotik evcil hayvanlarda kullanılmak üzere kaçak avlanan vahşi hayvanlara olan talebin de arttığı bildirilmektedir. Habitat kaybı ve kaçak avcılık birlikte küresel biyoçeşitliliği tehdit etmekte ve yerel topluluklar ve çevre üzerinde yıkıcı etkilere yol açmaktadır.

Kurucu ve Yönetici Direktör Aliyah Pandolfi, güçlü bir iç işbirliğine atıfta bulunarak, "dünyanın her yerinden öğrenciler, akademisyenler, mühendisler ve bilim insanları zamanlarını ve uzmanlıklarını gönüllü olarak vermeye istekliler" diye açıklıyor. KWF, dünyanın her yerinden gönüllüler tarafından %100 yönetiliyor. KWF, çalışmaları sayesinde Katar'daki Kum Kedileri, Kosta Rika'daki Deniz Kaplumbağaları ve Himalayalar'daki Kar Leoparları gibi tehdit altındaki ve çok sayıda nesli tükenmekte olan türleri korumada büyük adımlar attı.

"Hepimiz bunu hayvanları sevdiğimiz için yapıyoruz, ama daha da önemlisi, yeteneklerimizi dünyada iyilik yapmak ve aksi takdirde hayatta kalamayacak bu türler için olumlu bir değişiklik yapmak için kullanmak istiyoruz."

Aliyah Pandolfi
Kurucu ve Yönetici Direktör, Kashmir World Foundation

Kaçak Avlanma Sorunuyla Mücadele

Çoğu durumda, korumacılar için kaçak avcılığın meydana geldiği yerlere erişmek son derece zordur. KWF, dünyanın uzak köşelerindeki koruma çabalarında dört temel engelle karşı karşıyadır:

• Tehlikeli hava koşulları
• Öngörülemeyen sosyo-politik faktörler
• Affetmeyen arazi
• Belirli zamanlarda bu bölgelere personel gönderecek kaynakların yetersizliği

Geçmişte, çevreciler, daha sonra geri izlenmesi amaçlanan görüntüleri almak için sahaya video kayıt cihazları yerleştirmişlerdir. Yüzlerce, binlerce saatlik görüntüyle, bu süreç, izleyicinin hem hayvan türlerini hem de kaçak avcıları titizlikle tespit etmesine ve tanımlamasına dayanmaktadır. Zaman kısıtlamaları ve insan hatası nedeniyle, bu yaklaşım çevrecileri dezavantajlı duruma sokmuştur. KWF'deki gönüllüler, kaçak avcılara ve yasadışı avlanmaya karşı durmak için daha donanımlı olmaları gerektiğini biliyorlardı.

Teknolojinin kaçınılmaz ilerlemesi iki ucu keskin bir kılıç görevi görüyor. Kalitesi yükselmeye ve erişilebilirliği artmaya devam ettikçe, hem çevreciler hem de kötü niyetli kişiler en son teknolojiye erişebilir. Rekabetçi kalmak için, çevreciler en yeni teknolojinin gücünden kendi avantajlarına kullanmaya hazır olmalıdır.

Yaratıcı İlerleme Yolu

Pandolfi'nin KWF'ye gerçek zamanlı bilgi sağlayan sahada agresif bir çözüme ihtiyacı vardı. İnsan hatasını ortadan kaldıran ve dört temel engelle yüzleşen bir çözüme ihtiyaç duyan Pandolfi, saniyelerin bile kaçak avlanmayla mücadele görevinde fark yaratabileceğini biliyordu, bu da gerçek zamanlı içgörülerin bir hayvanın öldürülmesini önlemede doğrudan bir rol oynayabileceği anlamına geliyor.

Yaratıcılığı yanında olan Pandolfi, proje için gerekli teknoloji ve kaynakları değerlendirdi. İhtiyaç duyduğu teknolojinin çoğu günümüzde mevcut olsa da, Pandolfi yakın gelecekte kullanıma sunulması beklenen donanım ve yazılımları bekliyor. KWF'deki ekibine drone'lar, AI ve GPS yeteneklerini kullanan yaklaşımlar geliştirmesi için liderlik ediyor.

“Bu projenin başlangıcında, topluluktan birçok şüphe vardı. Bana bunun çılgınca, imkansız olduğunu, yapamayacağımı ve teknolojinin mevcut olmadığını söylediler, ancak uzun vadeli düşünüyordum; bu proje için bilgisayar biliminin ve drone yeteneklerinin gelişmesi ve birleşmesi gerekiyordu.”

KWF, risk altındaki konumlara çeşitli kameralar ve sensörler yerleştirerek, dünyanın dört bir yanındaki konumlardan veri alır ve onlara anında kararlar almak için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar.

“Belirli bir konumda kaçak avcılar olduğunu hayal edin,” diyor Pandolfi, “onları takip edebilmek ve korucuları konumlarına karşı uyarabilmek istiyoruz, böylece kaçak avcıları durdurabilir ve herhangi bir hayvanı öldürmeden önce onları engelleyebilirler.”

Neden YOLOv5?

Gerçek zamanlı nesne tespiti gerektiren KWF'nin, modellerinin çıktılarının son derece doğru ve güvenilir olmasını istiyordu. Seçeneklerini değerlendiren Pandolfi'nin KWF A.I. Ekip Lideri, Hollanda'da öğrenci olan Daan Eeltink, YOLOv4 ve YOLOv5'in performanslarını karşılaştırdı. YOLOv5 ile, KWF'deki ekibin projeleri için onu seçmesine yol açan çeşitli farklılık noktaları vardı:

• YOLOv5 modelleri, daha az görüntüyle eğitim gerektiriyordu.
• Açık kaynaklı olması, teknolojiyi KWF ekibi için oldukça erişilebilir hale getirdi.
• YOLOv5 için öğrenme eğrisi dik değildi.

KWF, koruma çabaları için gerekli teknolojiyi oluşturmak üzere dünyanın dört bir yanından gönüllülerden, mühendislerden ve stajyerlerden oluşan bir ekibe güveniyor. Stajyerlerin çoğu lise öğrencisi ve bazılarının YOLOv5 ile çok az deneyimi var veya hiç deneyimi yok. Pandolfi, en az deneyime sahip olanların bile YOLOv5'i üç haftadan kısa sürede çalışır hale getirebildiğini gördü.

Ek olarak, bir deney izleme platformuyla entegrasyon, modellerin ve veri kümelerinin ince ayarını kolaylaştırarak KWF'nin YOLOv5 modellerinin sahadaki performansını en üst düzeye çıkarmasına olanak tanıdı.

“YOLOv5 doğruydu ve nihai hedefimiz olan hayvanları öldürülmeden önce kurtarmamıza yardımcı oldu.”

Pandolfi, KWF'deki ekibinin YOLOv5 olmadan hayal kırıklığına uğrayacağını söylüyor. Nesne tespiti uygulanmadan önce, koruma projelerinde optimum miktarda veri yoktu.

2023'ün başlarında KWF, çalışmalarını vizyon yapay zeka mimarilerinin YOLO ailesindeki en son sürüm olan Ultralytics YOLOv8'e aktaracak.

YOLOv5 Dağıtımı

Şu anda KWF, sahadaki sensörlerde nesne tespiti için YOLOv5'i kullanıyor. Bu cihazlar, bilgileri analiz edebilen ve uygulanabilir içgörüler oluşturabilen biyologlara veri gönderiyor. Önümüzdeki yıl KWF, drone görüntüleri içeren veri kümeleri üzerinde YOLOv5'i eğiterek bu dronları sahada kullanmayı hedefliyor.

Koruma Projeleri

Deniz Kaplumbağaları

Dünyada yedi farklı deniz kaplumbağası türü vardır ve her biri tehlike altında kabul edilir. Dişi deniz kaplumbağaları yumurta bırakırken kumsallara gelir ve kuma yuvalar kazarak yumurtalarını bırakırlar. Bu işlem birkaç saat sürebilir, ancak bittikten sonra dişi deniz kaplumbağaları suya geri döner ve yumurtalarını 55-65 gün boyunca kumda kuluçkaya bırakır. Anneler temelli ayrılırken, yumurtalar kaçak avcılardan, yırtıcılardan ve doğal unsurlardan çok az savunmayla baş başa kalır.

Geçmişte, çevrecilerin deniz kaplumbağalarını izleme yaklaşımı, bir sahildeki tüm yuva yerlerini işaretlemekti. Bu bölgelerdeki tehditler yüksekse, çevreciler bu arada yuvaları daha güvenli bir yere taşıyacak ve kaplumbağalar yumurtadan çıktıktan sonra okyanusa bırakacaklardır.

Bu süreç, 50 kilometre veya daha uzun sahillerde manuel olarak yürümeyi ve yuvaları işaretlemeyi içerebilir. Bu süreci her gün gerçekleştirmek için yeterli miktarda iş gücü sağlamanın zor olduğu kanıtlanmıştır, özellikle COVID-19 karantinaları sırasında.

Ek olarak, deniz kaplumbağası yuvalarını işaretlemek bazen ters etki yaratabiliyordu. Sadece kaçak avcılar işaretlenmiş yuvaları aramakla kalmıyor, aynı zamanda domuzlar da işaretlerin yakında deniz kaplumbağası yuvaları olduğu anlamına geldiğini öğrenerek yumurtaları yiyordu.

KWF, insan gücü faktörünü azaltarak ve kolayca tanımlanabilen işaretlerin yerine geçerek bu süreçte iyileştirme için bir fırsat gördü. Biyologlar, deniz kaplumbağası yuvalarını tespit etmek, yerini belirlemek ve karakterize etmek için YOLOv5 kullanarak otonom hava sistemleri kurarak, deniz kaplumbağası yuvaları hakkında gerçek zamanlı bilgi alabilirler, bu da biyologların sahillerde manuel olarak yürüyerek yuvaları işaretleme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Kar Leoparları

Kar leoparlarının kalın, beyaz kürkü ve üzerindeki koyu benekli rozetler, Himalaya coğrafyasında mükemmel şekilde kamufle olmalarını sağlar. Doğada, doğal avcısı olmayan apex yırtıcılardır. Ancak, kürklerine ve diğer vücut parçalarına olan aşırı talep, yaşam alanı kaybı ve parçalanmasıyla birleşince, vahşi doğada yalnızca 4.000 ila 6.500 arasında kar leoparı kaldığı tahmin edilmektedir.

Kar leoparlarının korunmasına yönelik çabaların, bulundukları zorlu ortama katkıda bulunan faktörler nedeniyle son derece zor olduğu kanıtlanmıştır:

• Yüksek irtifalar
• Aşırı kar yağışı
• Dondurucu soğuklar
• Kuvvetli rüzgarlar
• Sarp uçurumlar
• Affetmeyen arazi

Ek olarak, kar leoparlarını vahşi doğada görmek son derece nadirdir. Sonuç olarak, KWF bu büyük kedileri izlemek ve korumak için drone teknolojisini kullanarak otomatik bir yaklaşım geliştirmektedir. Şu anda, drone teknolojisi hala geliştirme aşamasındadır, böylece makinelerin kar leoparlarını izlemek için gerekli koşullarda çalışabileceği noktaya gelebilir, bu da yaklaşık 20.000 ila 22.000 feet'tir.

Teknoloji kullanıma sunulduğunda, KWF, sensörlerde ve Himalayalara konuşlandırılacak dronlarda YOLOv5'i kullanmayı planlıyor. İzleme amacıyla, bu sensörler ve dronlar, genellikle rüzgarla hızla savrulan kardaki ayak izlerini tespit edebilecek. Bu gerçek zamanlı bilgiler daha sonra biyologlara ve çevrecilere iletilecek.

Kashmir World Foundation web sitesini ziyaret edin ve dünya çapındaki koruma çabalarına nasıl yardım edebileceğinizi öğrenin.fark yaratın.

‍