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

Kashmir World Foundation (KWF), küresel ölçekte yaban hayatını koruma ve muhafaza etme mücadelesinde en son teknolojiyi uygulama misyonuyla 2008 yılında Great Falls, Virginia'da kuruldu. KWF, koruma ve kaçak avcılıkla mücadele çabalarını destekleyen otonom, insansız sistemler inşa eder ve işletir. 2013 yılında KWF, operasyonlarında yapay zekayı benimsemeye başladı.

WWF'ye göre, türleri tehlike altında veya tehdit altında olarak sınıflandıran “Kırmızı Liste”deki tüm türlerin %85'i için yaşam alanı kaybı en büyük varoluşsal tehlikeyi oluşturuyor. Aynı zamanda, geleneksel tıpta, gurme lezzetlerde veya egzotik evcil hayvan olarak kullanılmak üzere kaçak avlanan yaban hayvanlarına olan talep varlığını sürdürüyor ve bildirildiğine göre arttı. Yaşam alanı kaybı ve kaçak avcılık birlikte küresel biyolojik çeşitliliği tehdit ediyor ve yerel topluluklar ile çevreler üzerinde felaket niteliğinde etkilere yol açıyor.

Güçlü bir kurum içi iş birliğine dikkat çeken Kurucu ve İcra Direktörü Aliyah Pandolfi, “dünyanın dört bir yanından öğrencilerin, akademisyenlerin, mühendislerin ve bilim insanlarının zamanlarını ve uzmanlıklarını gönüllü olarak sunmaya istekli olduklarını” açıklıyor. KWF, tamamen dünyanın dört bir yanından gelen gönüllüler tarafından yönetilmektedir. KWF, yürüttükleri çalışmalar sayesinde Katar'daki kum kedileri, Kosta Rika'daki deniz kaplumbağaları ve Himalayalardaki kar leoparları gibi tehdit altındaki ve nesli tükenmekte olan pek çok türün korunmasında büyük ilerlemeler kaydetmiştir.

"Hepimiz bunu hayvanları sevdiğimiz için yapıyoruz, ancak daha da önemlisi yeteneklerimizi dünyada iyilik yapmak ve aksi takdirde hayatta kalamayacak bu türler için olumlu bir değişim yaratmak adına kullanmak istiyoruz." Aliyah Pandolfi, Kurucu ve İcra Direktörü, Kashmir World Foundation

Kaçak Avcılık Sorunuyla Mücadele#

Birçok durumda, korumacıların kaçak avcılığın meydana geldiği yerlere erişmesi son derece zordur. KWF, dünyanın ücra köşelerindeki koruma çalışmalarında dört temel engelle yüzleşmek zorundadır:

• Tehlikeli hava modelleri
• Öngörülemez sosyo-politik faktörler
• Zorlu arazi koşulları
• Bu bölgelere her zaman insan göndermek için gereken kaynakların eksikliği

Geçmişte korumacılar, görüntülerin daha sonra izlenmesi amacıyla sahaya video kayıt cihazları yerleştiriyorlardı. Yüzlerce, binlerce saatlik görüntü ile bu süreç, hayvan türlerini ve kaçak avcıları titizlikle tespit edip tanımlamak için izleyiciye güveniyordu. Zaman kısıtlamaları ve insan hatası nedeniyle, bu yaklaşımın korumacıları dezavantajlı duruma düşürdüğü görüldü. KWF’deki gönüllüler, kaçak avcılara ve yasa dışı avlanmaya karşı durmak için daha iyi donanımlı olmaları gerektiğini biliyorlardı.

Teknolojinin kaçınılmaz ilerlemesi iki ucu keskin bir bıçak gibi hareket ediyor. Teknoloji daha kaliteli ve erişilebilir hale geldikçe, hem korumacılar hem de kötü niyetli kişiler en son teknolojiyi ellerine geçirebiliyor. Rekabetçi kalabilmek için korumacıların, en yeni teknolojinin gücünden kendi avantajlarına yararlanmaya hazır olmaları gerekir.

İleriye Dönük Yaratıcı Yol#

Pandolfi’nin sahada KWF'ye gerçek zamanlı bilgi sağlayan agresif bir çözüme ihtiyacı vardı. İnsan hatasını ortadan kaldıran ve dört temel engelle yüzleşen bir çözüm ararken, bir kaçak avcılıkla mücadele görevinde saniyelerin bile fark yaratabileceğini, yani gerçek zamanlı içgörülerin bir hayvanın öldürülmesini önlemede doğrudan rol oynayabileceğini biliyordu.

Yaratıcılığını kullanarak Pandolfi, proje için gerekli teknoloji ve kaynakları düşündü. İhtiyaç duyduğu teknolojinin çoğu günümüzde mevcut olsa da, Pandolfi yakın gelecekte kullanıma sunulması gereken donanım ve yazılımın piyasaya sürülmesini bekliyor. KWF’deki ekibini dronlar, yapay zeka ve GPS özelliklerinden yararlanan yaklaşımlar geliştirmeye yönlendiriyor.

“Bu projenin başlangıcında toplumdan birçok şüphe geldi. Bana bunun çılgınca olduğunu, imkansız olduğunu, yapamayacağımı ve teknolojinin var olmadığını söylediler; ama ben uzun vadeli düşünüyordum, bilgisayar bilimi ve dron yeteneklerinin bu proje için evrilmesi ve birleşmesi gerekiyordu.”

Risk altındaki konumlara çeşitli kameralar ve sensörler yerleştiren KWF, dünyanın dört bir yanındaki konumlardan veri alarak onlara saniyelik kararlar almaları için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlıyor.

“Belirli bir konumda kaçak avcılar olduğunu hayal edin,” diyor Pandolfi, “onları takip edebilmek ve konumlarını koruculara bildirebilmek istiyoruz, böylece kaçak avcıları engelleyebilir ve hayvanları öldürmeden önce durdurabilirler.”

Neden YOLOv5?#

Gerçek zamanlı nesne tespiti gerektiren KWF, modelinin çıktı son derece doğru ve güvenilir olmasını istiyordu. Seçeneklerini değerlendirirken Pandolfi'nin KWF Yapay Zeka Ekip Lideri ve Hollanda'da bir öğrenci olan Daan Eeltink, YOLOv4 ile YOLOv5 performanslarını karşılaştırdı. YOLOv5 ile ilgili çeşitli farklılık yaratan noktalar, KWF ekibinin projeleri için bu modeli seçmesini sağladı:

• YOLOv5 modelleri, daha az görselle eğitim gerektiriyordu.
• Açık kaynak yönü, teknolojiyi KWF ekibi için oldukça erişilebilir kıldı.
• YOLOv5 için öğrenme eğrisi dik değildi.

KWF, koruma çabaları için gerekli teknolojiyi oluşturmak üzere dünyanın dört bir yanından gönüllüler, mühendisler ve stajyerlerden oluşan bir ekibe güveniyor. Stajyerlerin birçoğu lise öğrencilerinden oluşuyor ve bunların bazılarının YOLOv5 ile ilgili çok az deneyimi var ya da hiç yok. Pandolfi, önceden en az deneyime sahip olanların bile üç haftadan kısa bir sürede YOLOv5'i kurup çalıştırabildiğini gördü.

Ek olarak, bir deney takip platformuyla entegrasyon, modelleri ve veri kümelerini ince ayar yapmayı kolaylaştırarak KWF'nin sahadaki YOLOv5 modellerinin performansını en üst düzeye çıkarmasını sağladı.

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

Pandolfi, YOLOv5 olmasaydı KWF'deki ekibinin hayal kırıklığına uğrayacağını söylüyor. Nesne tespiti uygulanmadan önce, koruma projeleri optimal miktarda veriden yoksundu. 2008'in başlarında KWF, çalışmalarını görme yapay zekası mimarileri YOLO ailesinin en son sürümü olan Ultralytics YOLOv8'e aktaracaktır.

YOLOv5 Dağıtımı#

Şu anda KWF, sahada sensörlerde nesne tespiti için YOLOv5'i kullanıyor. Bu cihazlar, bilgileri analiz edebilen ve eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturabilen biyologlara veri gönderiyor. Gelecek yıl KWF, YOLOv5'i dron görüntüleri içeren veri kümeleri üzerinde eğiterek bu dronları sahada konuşlandırmayı hedefliyor.

Koruma Projeleri#

Deniz Kaplumbağaları#

Dünyada yedi farklı deniz kaplumbağası türü vardır ve her biri nesli tükenmekte olan tür olarak kabul edilir. Yumurta bırakırken, dişi deniz kaplumbağaları kumsallara çıkar ve yumurtalarını bırakacakları kumda yuvalar kazarlar. Bu işlem birkaç saat sürebilir, ancak bittiğinde dişi deniz kaplumbağaları yumurtalarını 55-65 gün boyunca kumda kuluçkaya bırakarak suya dönerler. Anneler kalıcı olarak ayrıldıklarında, yumurtalar kaçak avcılara, avcılara ve doğal elementlere karşı çok az savunmayla baş başa kalır.

Geçmişte korumacıların deniz kaplumbağalarını takip etme yöntemi, kumsaldaki yuvaların bulunduğu tüm yerleri işaretlemekti. Bu alanlardaki tehditler yüksekse, korumacılar bu süre zarfında yuvaları daha güvenli bir yere taşıyacak ve kaplumbağalar yumurtadan çıktığında onları okyanusa bırakacaklardı.

Bu süreç, 30 mil veya daha uzun kumsallarda manuel olarak yürümeyi ve yuvaları işaretlemeyi içerebilir. Bu süreci her gün gerçekleştirmek için yeterli insan gücü sağlamanın, özellikle COVID-19 karantinaları sırasında zor olduğu kanıtlandı.

Ek olarak, deniz kaplumbağası yuvalarını işaretlemenin bazen karşıt etki yarattığı görüldü. Kaçak avcılar işaretlenen yuvaları bulmakla kalmıyor, aynı zamanda domuzlar da işaretlerin yakınlarda deniz kaplumbağası yuvası olduğu anlamına geldiğini öğrenebiliyor, bu da yumurtaları yemelerine yol açıyordu.

KWF, iş gücü faktörünü azaltarak ve kolayca tanımlanabilen işaretleri değiştirerek bu süreçte bir iyileştirme fırsatı gördü. Biyologlar, deniz kaplumbağası yuvalarını tespit etmek, bulmak ve karakterize etmek için YOLOv5 kullanan otonom hava sistemleri kurarak, izleri ve coğrafi konumları da dahil olmak üzere deniz kaplumbağası yuvaları hakkında gerçek zamanlı bilgi alabilir ve böylece biyologların sahillerde manuel olarak yürüyüp yuvaları işaret etme ihtiyacını ortadan kaldırabilirdi.

Kar Leoparları#

Kar leoparlarının koyu benekli rozetlere sahip kalın beyaz kürkü, Himalayaların manzarasında kusursuz bir şekilde kamufle olmalarını sağlar. Doğada, doğal avcıları olmayan zirve yırtıcılarıdır. Ancak modada ve geleneksel tıpta kürklerine ve diğer vücut parçalarına duyulan aşırı yüksek talep ile yaşam alanı kaybı ve parçalanmasının birleşmesi nedeniyle, doğada yalnızca 4.000 ile 6.500 arasında kar leoparı kaldığı tahmin edilmektedir.

Kar leoparlarına yönelik koruma çalışmaları, bulundukları sert çevre koşullarına katkıda bulunan faktörler nedeniyle son derece zor olduğu kanıtlanmıştır:

• Yüksek irtifalar
• Aşırı kar yağışı
• Dondurucu sıcaklıklar
• Şiddetli rüzgarlar
• Sarp vadiler
• Zorlu arazi koşulları

Ayrıca, vahşi doğada kar leoparlarını tespit etmek son derece nadirdir. Sonuç olarak KWF, bu büyük kedileri korumak için dron teknolojisinden yararlanarak onları takip etmek ve korumak adına otomatik bir yaklaşım geliştiriyor. Şu anda, dron teknolojisi, kar leoparlarını takip etmek için gereken koşullarda, yani yaklaşık 20.000 ila 22.000 feet yükseklikte çalışabilecek noktaya ulaşması için hala geliştirilme aşamasındadır.

Teknoloji mevcut olduğunda, KWF YOLOv5'i sensörlerde ve dronlarda kullanmayı ve ardından bunları Himalayalar'da konuşlandırmayı amaçlıyor. Takip amacıyla, bu sensörler ve dronlar, genellikle rüzgarla hızla silinen karlar üzerindeki pençe izlerini tespit edebilecek. Bu gerçek zamanlı bilgiler daha sonra biyologlara ve korumacılara iletilecek.

Kashmir World Foundation web sitesini ziyaret edin ve dünya çapındaki koruma çabalarında nasıl fark yaratabileceğinizi inceleyin.