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

Kashmir World Foundation (KWF), yaban hayatını küresel ölçekte koruma ve muhafaza etme mücadelesinde en yeni teknolojileri uygulama misyonuyla 2008'de Virginia, Great Falls'ta kuruldu. KWF, koruma ve kaçak avcılıkla mücadele çalışmalarını destekleyen otonom, insansız sistemler geliştirip işletiyor. KWF, 2013'te operasyonlarında yapay zekâyı kullanmaya başladı.

WWF'ye göre, türleri tehlike altındaki veya tehdit altındaki olarak sınıflandıran “Kırmızı Liste”deki tüm türlerin %85'i için habitat kaybı varoluşsal açıdan en büyük tehlikeyi oluşturuyor. Aynı zamanda geleneksel ilaçlarda, lezzet ürünlerinde veya egzotik evcil hayvanlar olarak kullanılmak üzere kaçak avlanan vahşi hayvanlara yönelik talep sürüyor ve bu talebin arttığı bildiriliyor. Habitat kaybı ve kaçak avcılık birlikte küresel biyolojik çeşitliliği tehdit ediyor, yerel topluluklar ve çevre üzerinde yıkıcı etkiler yaratıyor.

Kurucu ve İcra Direktörü Aliyah Pandolfi, güçlü bir kurum içi iş birliğine dikkat çekerek “dünyanın dört bir yanından öğrenciler, akademisyenler, mühendisler ve bilim insanları zamanlarını ve uzmanlıklarını gönüllü olarak sunmaya istekli” diye açıklıyor. KWF, dünyanın dört bir yanından gönüllüler tarafından tamamen ücretsiz olarak yürütülüyor. KWF, gönüllülerin çalışmaları sayesinde Katar'daki kum kedileri, Kosta Rika'daki deniz kaplumbağaları ve Himalayalar'daki kar leoparları gibi tehdit altındaki ve nesli tükenme tehlikesiyle karşı karşıya olan çok sayıda türü korumada büyük ilerleme kaydetti.

"Hepimiz bunu hayvanları sevdiğimiz için yapıyoruz; ama daha da önemlisi, becerilerimizi dünyaya fayda sağlamak ve aksi hâlde hayatta kalamayabilecek bu türler için olumlu bir değişim yaratmak istiyoruz." Aliyah Pandolfi, Kurucu ve İcra Direktörü, Kashmir World Foundation

Kaçak Avcılık Sorunuyla Mücadele#

Pek çok durumda korumacılar, kaçak avcılığın gerçekleştiği bölgelere erişmekte büyük zorluk çeker. KWF, dünyanın uzak köşelerindeki koruma çalışmalarında dört temel engelle mücadele etmek zorunda:

• Tehlikeli hava koşulları
• Öngörülemeyen sosyo-politik etkenler
• Zorlu arazi koşulları
• İnsanları bu bölgelere sürekli gönderecek kaynakların yetersizliği

Geçmişte doğa koruma uzmanları, görüntüleri daha sonra izlemek amacıyla sahaya video kayıt cihazları yerleştiriyordu. Yüzlerce veya binlerce saatlik görüntü söz konusu olduğunda bu süreç, hem hayvan türlerini hem de kaçak avcıları titizlikle algılayıp tanımlamak için izleyiciye dayanıyordu. Zaman kısıtlamaları ve insan hatası nedeniyle bu yaklaşım doğa koruma uzmanlarını dezavantajlı duruma düşürüyordu. KWF gönüllüleri, kaçak avcılara ve yasa dışı avcılığa karşı durabilmek için daha donanımlı 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 ulaşabiliyor. Rekabet gücünü korumak için korumacılar, en yeni teknolojinin gücünden yararlanmaya ve bunu kendi avantajlarına kullanmaya hazır olmalı.

Yaratıcı Bir İleriye Dönük Yaklaşım#

Pandolfi'nin, KWF'ye gerçek zamanlı bilgi sağlayacak ve sahada etkin biçimde uygulanabilecek bir çözüme ihtiyacı vardı. İnsan hatasını ortadan kaldıran ve dört temel engeli aşan bir çözüm ararken, kaçak avcılıkla mücadele görevinde birkaç saniyenin bile fark yaratabileceğini biliyordu. Gerçek zamanlı içgörüler, bir hayvanın öldürülmesini önlemede doğrudan rol oynayabilirdi.

Pandolfi, yaratıcılığını kullanarak proje için gereken teknoloji ve kaynakları değerlendirdi. İhtiyaç duyduğu teknolojinin büyük bölümü bugün mevcut olsa da Pandolfi, yakın gelecekte kullanıma sunulması beklenen donanım ve yazılımları bekliyor. KWF'deki ekibine dronlardan, yapay zekâdan ve GPS özelliklerinden yararlanan yaklaşımlar geliştirmede liderlik etti.

“Bu projenin başında topluluktan pek çok şüpheci tepki geldi. Bana bunun çılgınca ve imkânsız olduğu, bunu yapamayacağımız ve gerekli teknolojinin bulunmadığı söylendi. Ancak ben uzun vadeli düşünüyordum; bu proje için gereken bilgisayar bilimi ve drone olanaklarının gelişip bir araya gelmesi gerekiyordu.”

KWF, risk altındaki konumlara çeşitli kameralar ve sensörler yerleştirerek dünyanın dört bir yanındaki bölgelerden veri alıyor ve böylece anlık kararlar verebilmek için harekete geçirilebilir içgörüler elde ediyor.

Pandolfi, “Belirli bir konumda kaçak avcılar olduğunu düşün,” diyor. “Onları takip edip korucuları bulundukları yer konusunda uyarmak istiyoruz; böylece korucular kaçak avcıların önünü kesip hayvanları öldürmeden onları durdurabilir.”

Neden YOLOv5?#

Gerçek zamanlı nesne algılama gerektiğinden KWF, model çıktılarının son derece doğru ve güvenilir olmasını istiyordu. Seçenekleri değerlendiren Pandolfi'nin KWF Yapay Zekâ Ekip Lideri ve Hollanda'da öğrenci olan Daan Eeltink, YOLOv4 ile YOLOv5 modellerinin performanslarını karşılaştırdı. YOLOv5'i farklı kılan birkaç özellik, KWF ekibinin projelerinde bu modeli seçmesini sağladı:

• YOLOv5 modellerini eğitmek için daha az görüntü gerekiyordu.
• Açık kaynaklı olması, teknolojiyi KWF ekibinin kolayca erişebileceği hâle getirdi.
• YOLOv5'in öğrenme eğrisi dik değildi.

KWF, koruma çalışmaları için gerekli teknolojiyi geliştirmek amacıyla dünyanın dört bir yanından gönüllülerden, mühendislerden ve stajyerlerden oluşan bir ekibe güveniyor. Stajyerlerin çoğu lise öğrencisi ve bazıları YOLOv5 konusunda çok az deneyime sahip ya da hiç deneyimi yok. Pandolfi, en az deneyime sahip kişilerin bile YOLOv5'i üç haftadan kısa sürede çalışır hâle getirebildiğini gördü.

Ayrıca bir deney izleme platformuyla entegrasyon, modelleri ve veri kümelerini ince ayardan geçirmeyi kolaylaştırarak KWF'nin YOLOv5 modellerinin sahadaki performansını en üst düzeye çıkarmasını sağladı.

“YOLOv5 doğru sonuçlar verdi ve hayvanlar öldürülmeden onları kurtarmamıza yardımcı oldu; nihai hedefimiz buydu.”

Pandolfi'ye göre, YOLOv5 olmasaydı KWF'deki ekibi hayal kırıklığına uğrardı. Nesne algılama uygulanmadan önce doğa koruma projelerinde yeterli miktarda veri yoktu. 2023'ün başlarında KWF, çalışmalarını o dönemde YOLO ailesindeki görüntü yapay zekâ mimarilerinin en yeni sürümü olan Ultralytics YOLOv8'e aktaracak (bu sürümün yerini daha sonra Ultralytics YOLO26 aldı).

YOLOv5'in Dağıtımı#

Şu anda KWF, sahadaki sensörlerde nesne algılama için YOLOv5'i kullanıyor. Bu cihazlar, verileri analiz edip harekete geçirilebilir içgörüler oluşturabilen biyologlara gönderiyor. KWF, önümüzdeki yıl YOLOv5'i drone görüntüleri içeren veri kümeleriyle eğitmeyi ve ardından bu drone'ları sahada kullanmayı hedefliyor.

Koruma Projeleri#

Deniz Kaplumbağaları#

Dünyada yedi farklı deniz kaplumbağası türü bulunuyor ve bunların beşi IUCN Kırmızı Listesi'nde tehdit altında olarak sınıflandırılıyor. Dişi deniz kaplumbağaları yumurtlamak için kumsallara çıkar ve yumurtalarını bırakacakları yuvaları kuma kazar. Bu süreç birkaç saat sürebilir; ancak tamamlandığında dişi deniz kaplumbağaları suya geri dönerek yumurtalarını 55-65 gün boyunca kumda kuluçkaya bırakır. Anneler bir daha dönmemek üzere ayrıldığında yumurtalar kaçak avcılara, yırtıcılara ve doğal etkenlere karşı çok az korumayla baş başa kalır.

Geçmişte korumacılar, deniz kaplumbağalarını izlemek için kumsaldaki tüm yuva konumlarını işaretlerdi. Bu bölgelerdeki tehditler yüksekse korumacılar yuvaları geçici olarak daha güvenli bir yere taşır ve yavrular yumurtadan çıktığında onları okyanusa bırakırdı.

Bu süreç, 30 mil veya daha uzun kumsallarda yürüyerek yuvaları işaretlemeyi gerektirebilir. Bu işi her gün yapacak yeterli sayıda kişiyi sağlamak, özellikle COVID-19 karantinaları sırasında zor oldu.

Ayrıca, deniz kaplumbağası yuvalarını işaretlemek bazen ters etki yaratıyordu. Kaçak avcılar işaretlenmiş yuvaları bulabileceği gibi domuzlar da işaretlerin yakınlarda deniz kaplumbağası yuvası olduğunu gösterdiğini öğrenip yumurtaları yemeye başladı.

KWF, iş gücü ihtiyacını azaltıp kolayca fark edilen işaretlerin yerine başka bir yöntem kullanarak bu süreci iyileştirme fırsatı gördü. Biyologlar, deniz kaplumbağası yuvalarını algılamak, konumlarını belirlemek ve özelliklerini tanımlamak için YOLOv5 kullanan otonom hava sistemleri kurarak yuvaların izleri ve coğrafi konumları da dâhil gerçek zamanlı bilgilere ulaşabilir; böylece biyologların kumsallarda yürüyerek yuvaları işaretlemesine gerek kalmaz.

Kar Leoparları#

Kar leoparlarının koyu benekli rozet desenlerine sahip kalın beyaz kürkleri, Himalaya coğrafyasında kusursuz biçimde kamufle olmalarını sağlar. Vahşi doğada doğal düşmanları olmayan tepe yırtıcılarıdır. Ancak kürklerine ve vücutlarının diğer bölümlerine moda ve geleneksel tıp alanında duyulan son derece yüksek talebin yanı sıra yaşam alanlarının kaybı ve parçalanması nedeniyle, vahşi doğada yalnızca 4.000 ila 6.500 kar leoparının kaldığı tahmin ediliyor.

Kar leoparlarının yaşadığı sert çevre koşullarına katkıda bulunan etkenler nedeniyle onları koruma çalışmaları son derece zor olmuştur:

• Yüksek rakım
• Yoğun kar yağışı
• Dondurucu sıcaklıklar
• Kuvvetli rüzgârlar
• Dik vadiler
• Zorlu arazi koşulları

Ayrıca, kar leoparlarını vahşi doğada görmek son derece nadirdir. Bu nedenle KWF, bu büyük kedileri korumak için drone teknolojisinden yararlanarak onları izleyen ve koruyan otomatik bir yaklaşım geliştiriyor. Şu anda drone teknolojisi, araçların kar leoparlarını izlemek için gereken koşullarda, yaklaşık 20.000 ila 22.000 feet yükseklikte çalışabilecek düzeye gelmesi için hâlâ geliştiriliyor.

Teknoloji kullanıma sunulduğunda KWF, Himalayalar'a gönderilecek sensörlerde ve dronlarda YOLOv5 kullanmayı planlıyor. İzleme amacıyla bu sensörler ve dronlar genellikle rüzgârla hızla silinen kardaki pati izlerini algılayabilecek. Bu gerçek zamanlı bilgi biyologlara ve doğa koruma uzmanlarına aktarılacak.

Kashmir World Foundation web sitesini ziyaret et ve dünya çapındaki koruma çalışmalarında fark yaratmaya nasıl yardımcı olabileceğine göz at.