Biyoçeşitliliği Korumak: Kashmir World Foundation'ın Ultralytics YOLOv5 ve YOLOv8 ile Başarı Öyküsü

Kashmir World Foundation (KWF), küresel ölçekte yaban hayatını koruma ve muhafaza etme mücadelesinde en yeni teknolojiyi uygulama misyonuyla 2008 yılında Great Falls, Virginia’da kuruldu. KWF, koruma ve kaçak avcılıkla mücadele çalışmalarını destekleyen otonom, insansız sistemler geliştirip işletiyor. KWF, 2013 yılında operasyonlarında yapay zekâ kullanmaya başladı.

WWF.), türleri nesli tükenmekte veya tehdit altında olarak sınıflandıran “Kırmızı Liste”deki tüm türlerin %85’i için yaşam alanı kaybının en büyük varoluşsal tehlikeyi oluşturduğunu belirtiyor. Aynı zamanda, kaçak avlanan yaban hayvanlarının geleneksel ilaçlarda, özel yiyeceklerde veya egzotik evcil hayvanlar olarak kullanılmasına yönelik talep sürüyor ve bildirildiğine göre artış gösteriyor. Yaşam alanı kaybı ve kaçak avcılık birlikte küresel biyoçeşitliliği tehdit ediyor ve yerel topluluklar ile çevreler üzerinde yıkıcı etkiler yaratıyor.

Kuruluş içindeki güçlü iş birliğine dikkat çeken Kurucu ve İcra Direktörü Aliyah Pandolfi, “dünyanın her yerinden öğrencilerin, akademisyenlerin, mühendislerin ve bilim insanlarının zamanlarını ve uzmanlıklarını gönüllü olarak ayırmaya istekli olduğunu” açıklıyor. KWF’nin tamamı dünyanın dört bir yanından gönüllüler tarafından yürütülüyor. 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 türü korumada büyük ilerleme kaydetti.

"Bunu hepimiz hayvanları sevdiğimiz için yapıyoruz; ama daha da önemlisi, becerilerimizi dünyada iyilik yapmak ve aksi hâlde hayatta kalamayabilecek bu türler için olumlu bir değişim yaratmak amacıyla kullanmak istiyoruz." Aliyah Pandolfi, Kashmir World Foundation Kurucusu ve İcra Direktörü

Kaçak Avcılık Sorunuyla Mücadele#

Çoğu durumda korumacıların kaçak avcılığın gerçekleştiği bölgelere erişmesi son derece zordur. KWF, dünyanın uzak köşelerindeki koruma çalışmalarında dört temel engelle karşı karşıya:

• Tehlikeli hava koşulları
• Öngörülemeyen sosyo-politik faktörler
• Zorlu arazi koşulları
• İnsanları bu bölgelere her zaman gönderecek kaynakların yetersizliği

Geçmişte korumacılar, görüntülerin daha sonra izlenmesi amacıyla sahaya video kayıt cihazları yerleştiriyordu. Yüzlerce hatta binlerce saatlik görüntü söz konusu olduğunda bu süreç, hem hayvan türlerini hem de kaçak avcıları titizlikle tespit edip tanımlama görevini izleyiciye bırakıyordu. Zaman kısıtlamaları ve insan hatası nedeniyle bu yaklaşım, korumacıları dezavantajlı duruma düşürdü. KWF’deki gönüllüler, kaçak avcılığa ve yasa dışı avlanmaya karşı durabilmek için daha iyi donanıma sahip olmaları gerektiğini biliyordu.

Teknolojinin kaçınılmaz ilerleyişi iki ucu keskin bir kılıç görevi görüyor. Teknoloji daha kaliteli ve erişilebilir hâle geldikçe hem korumacılar hem de kötü niyetli kişiler en yeni teknolojiye erişebiliyor. Rekabetçi kalabilmek için korumacıların, en yeni teknolojinin gücünden kendi avantajlarına yararlanacak şekilde faydalanmaya hazırlıklı olması gerekiyor.

İleriye Giden Yaratıcı Yol#

Pandolfi, KWF’ye gerçek zamanlı bilgi sağlayacak, sahada agresif bir çözüme ihtiyaç duyuyordu. İnsan hatasını ortadan kaldıracak ve dört temel engelle mücadele edecek bir çözüm gerektiğinden, kaçak avcılıkla mücadele görevinde birkaç saniyenin bile fark yaratabileceğini biliyordu; bu da gerçek zamanlı içgörülerin bir hayvanın öldürülmesini önlemede doğrudan rol oynayabileceği anlamına geliyordu.

Yaratıcılığı arkasına alan Pandolfi, proje için gereken teknoloji ve kaynakları değerlendirdi. İhtiyaç duyduğu teknolojinin büyük bölümü günümüzde mevcut olsa da Pandolfi, yakın gelecekte kullanıma sunulması beklenen donanım ve yazılımların çıkmasını öngörüyordu. KWF’deki ekibine drone’lar, yapay zekâ ve GPS yeteneklerinden yararlanan yaklaşımlar geliştirmesi için liderlik etti.

“Bu projenin başında topluluktan pek çok şüphe vardı. Bunun çılgınca olduğu, imkânsız olduğu, yapılamayacağı ve teknolojinin mevcut olmadığı söylendi; ancak ben uzun vadeli düşünüyordum. Bu proje için gereken bilgisayar bilimi ve drone yeteneklerinin gelişmesi ve bir araya gelmesi gerekiyordu.”

KWF, risk altındaki bölgelere çeşitli kamera ve sensörler yerleştirerek dünyanın dört bir yanındaki konumlardan veri alıyor ve saniyelik kararlar vermek için kullanılabilir içgörüler sağlıyor.

Pandolfi, “Belirli bir konumda kaçak avcılar olduğunu düşün,” diyor; “onları takip edebilmek ve korucuları konumları konusunda uyarabilmek istiyoruz. Böylece korucular kaçak avcıların önünü kesebilir ve herhangi bir hayvanı öldürmeden önce onları durdurabilir.”

Neden YOLOv5?#

Gerçek zamanlı nesne tespiti gerektiren KWF’nin, model çıktılarının son derece doğru ve güvenilir olması gerekiyordu. Seçeneklerini değerlendirirken Pandolfi’nin KWF Yapay Zekâ Ekip Lideri ve Hollanda’da öğrenci olan Daan Eeltink, YOLOv4 ve YOLOv5 performanslarını karşılaştırdı. YOLOv5’teki çeşitli farklılıklar, KWF ekibinin projeleri için bu modeli seçmesine yol açtı:

• YOLOv5 modelleri daha az görüntüyle eğitim gerektiriyordu.
• Açık kaynak yapısı, teknolojiyi KWF ekibi için son derece erişilebilir hâle getiriyordu.
• YOLOv5’in öğrenme eğrisi dik değildi.

KWF, koruma çalışmaları için gereken teknolojiyi geliştirmek üzere dünyanın dört bir yanından gönüllüler, mühendisler ve stajyerlerden oluşan bir ekibe güveniyor. Stajyerlerin çoğu lise öğrencisi ve bazıları YOLOv5 konusunda çok az deneyime sahip veya hiç deneyime sahip değil. Pandolfi, en az ön deneyime sahip kişilerin bile YOLOv5’i üç haftadan kısa sürede çalışır hâle getirebildiğini gördü.

Ayrıca bir deney izleme platformuyla yapılan entegrasyon, modellerin ve veri kümelerinin ince ayarını kolaylaştırarak KWF’nin YOLOv5 modellerinin sahadaki performansını en üst düzeye çıkarmasını sağladı.

“YOLOv5 doğru sonuçlar verdi ve nihai hedefimiz olan hayvanları öldürülmeden önce kurtarmamıza yardımcı oldu.”

Pandolfi, YOLOv5 olmadan KWF’deki ekibinin hayal kırıklığına uğrayacağını söylüyor. Nesne tespiti uygulanmadan önce koruma projelerinde yeterli miktarda veri bulunmuyordu. 2023’ün başlarında KWF, çalışmalarını YOLO ailesinin görsel yapay zekâ mimarilerinin en yeni sürümü olan Ultralytics YOLOv8’e aktaracak.

YOLOv5 Dağıtımı#

KWF şu anda sahadaki sensörlerde nesne tespiti için YOLOv5’i dağıtıyor. Bu cihazlar verileri biyologlara gönderiyor; biyologlar da bilgileri analiz ederek kullanılabilir içgörüler oluşturabiliyor. KWF, önümüzdeki yıl YOLOv5’i drone görüntüleri içeren veri kümeleriyle eğitmeyi ve ardından bu drone’ları sahada kullanıma sunmayı hedefliyor.

Koruma Projeleri#

Deniz Kaplumbağaları#

Dünyada yedi farklı deniz kaplumbağası türü bulunuyor ve her biri nesli tükenmekte olarak kabul ediliyor. Dişi deniz kaplumbağaları yumurtlamak için sahillere çıkar ve kumda yuvalar kazarak yumurtalarını bırakır. Bu süreç birkaç saat sürebilir; ancak tamamlandığında dişi deniz kaplumbağaları suya döner ve yumurtalarını 55-65 gün boyunca kumda kuluçkaya bırakır. Anneler tamamen ayrıldığında yumurtalar, kaçak avcılara, yırtıcılara ve doğal unsurlara karşı çok az savunmayla baş başa kalır.

Geçmişte korumacıların deniz kaplumbağalarını takip etme yaklaşımı, sahilde yuva bulunan tüm konumları işaretlemekti. Bu bölgelerdeki tehditler yüksekse korumacılar, bu süre içinde yuvaları daha güvenli bir konuma taşıyor ve kaplumbağalar yumurtadan çıktıktan sonra onları okyanusa bırakıyordu.

Bu süreç, 30 mil veya daha uzun sahillerde yürüyerek yuvaları işaretlemeyi gerektirebiliyor. Bu işi her gün yürütecek yeterli insan gücünü sağlamak, özellikle COVID-19 karantinaları sırasında zor oldu.

Ayrıca deniz kaplumbağası yuvalarını işaretlemek bazen ters etki yaratıyordu. Kaçak avcılar işaretlenmiş yuvaları aramakla kalmıyor, domuzlar da işaretlerin yakınlarda deniz kaplumbağası yuvaları bulunduğu anlamına geldiğini öğrenerek yumurtaları yiyebiliyordu.

KWF, insan gücü ihtiyacını azaltıp kolayca fark edilebilen işaretlerin yerine başka bir yöntem koyarak bu süreçte iyileştirme fırsatı gördü. YOLOv5 kullanarak deniz kaplumbağası yuvalarını tespit eden, konumlandıran ve karakterize eden otonom hava sistemleri kurulmasıyla biyologlar, deniz kaplumbağası yuvaları hakkında izleri ve coğrafi konumları da dâhil olmak üzere gerçek zamanlı bilgi alabilir; böylece biyologların sahillerde manuel olarak yürüyüp yuvaları işaretlemesine gerek kalmazdı.

Kar Leoparları#

Kar leoparlarının koyu benekli rozetlere sahip kalın beyaz kürkü, Himalaya manzarasında mükemmel şekilde kamufle olmalarını sağlar. Vahşi doğada, doğal düşmanları olmayan en üst düzey yırtıcılardır. Ancak kürklerine ve diğer vücut parçalarına moda ve geleneksel tıp alanında yönelik son derece yüksek talep; yaşam alanı kaybı ve parçalanmayla birleştiğinde, vahşi doğada yalnızca 4.000 ile 6.500 arasında kar leoparının kaldığı tahmin ediliyor.

Kar leoparlarını koruma çalışmaları, bulundukları zorlu çevreye katkıda bulunan faktörler nedeniyle son derece güç oldu:

• Yüksek rakımlar
• Aşırı kar yağışı
• Dondurucu sıcaklıklar
• Şiddetli rüzgârlar
• Dik geçitler
• Zorlu arazi koşulları

Ayrıca kar leoparlarını vahşi doğada görmek son derece nadirdir. Bu nedenle KWF, bu büyük kedileri takip etmek ve korumak için drone teknolojisinden yararlanan otomatik bir yaklaşım geliştiriyor. Şu anda drone teknolojisi, makinelerin kar leoparlarını takip etmek için gereken ve yaklaşık 20.000 ila 22.000 feet olan koşullarda çalışabileceği seviyeye ulaşması için hâlâ geliştiriliyor.

Teknoloji kullanılabilir hâle geldiğinde KWF, Himalayalar’a gönderilecek sensörlerde ve drone’larda YOLOv5 kullanmayı planlıyor. İzleme amacıyla bu sensörler ve drone’lar, kar üzerindeki ve genellikle rüzgârla hızla savrulan pati izlerini tespit edebilecek. Bu gerçek zamanlı bilgi daha sonra biyologlara ve korumacılara aktarılacak.

Kashmir World Foundation’ın web sitesini ziyaret et ve dünya genelindeki koruma çalışmalarına nasıl katkı sağlayabileceğini öğren.