AI trong bảo tồn động vật hoang dã

Bảo tồn động vật hoang dã đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì sự cân bằng mong manh của các hệ sinh thái. Mỗi loài động vật, thực vật và sinh vật đều góp phần duy trì các quá trình tự nhiên như làm sạch không khí, duy trì độ phì nhiêu của đất và lọc nước. Bảo vệ các hệ sinh thái này thông qua công tác bảo tồn rừng và động vật hoang dã là điều thiết yếu.

Theo thời gian, các nỗ lực bảo tồn động vật hoang dã đã phát triển. Những chiến lược ban đầu tập trung vào việc thiết lập các khu bảo tồn và thực thi các quy định cơ bản như Đạo luật Bảo tồn Động vật hoang dã. Tuy nhiên, khi hoạt động của con người ngày càng đe dọa các hệ sinh thái, các phương pháp tiên tiến hơn trở nên cần thiết. Theo Animal Matters, khoảng 30.000 loài mỗi năm — tương đương khoảng ba loài mỗi giờ — đang bị đẩy đến bờ tuyệt chủng, cho thấy nhu cầu cấp thiết về các chiến lược bảo tồn động vật hoang dã hiệu quả hơn.

Ngày nay, AI đang chuyển đổi các nỗ lực bảo tồn, cung cấp công cụ mới để giám sát, bảo vệ và gìn giữ động vật hoang dã. Bài viết này khám phá vai trò chuyển đổi của AI trong bảo tồn động vật hoang dã, làm nổi bật tiềm năng cải thiện khả năng nhận diện loài, giám sát quần thể, lập bản đồ môi trường sống và ngăn chặn nạn săn trộm.

Vai trò của vision AI trong bảo tồn động vật hoang dã#

Khi hoạt động của con người và biến đổi khí hậu tiếp tục đe dọa động vật hoang dã, các nhà bảo tồn đang chuyển sang những công nghệ tiên tiến như Vision AI. Công nghệ này xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh, đang chứng minh tính hữu ích đặc biệt. Bằng cách diễn giải hình ảnh và video, Vision AI có thể giúp các nhà bảo tồn làm việc chính xác và hiệu quả hơn.

Nhận diện loài#

Vision AI đang thay đổi cách nhận diện và phân loại động vật hoang dã thành các nhóm khác nhau. Bằng cách áp dụng phát hiện đối tượng vào hình ảnh và video từ bẫy ảnh cùng drone, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể nhận diện chính xác nhiều loài khác nhau, ngay cả trong điều kiện khó khăn. Bạn có thể huấn luyện model YOLO để phát hiện động vật hoang dã trên một bộ dữ liệu như Động vật hoang dã châu Phi. Công nghệ này giúp các nhà nghiên cứu giám sát đa dạng sinh học và phát hiện loài mới hoặc loài có nguy cơ tuyệt chủng hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống.

Hình 1. Ultralytics YOLOv8 nhận diện các loài động vật hoang dã.

Giám sát quần thể#

Theo dõi quần thể động vật là một khía cạnh quan trọng của công tác bảo tồn. Các giải pháp như vision AI được triển khai trên drone và bẫy ảnh có thể cho phép quan sát liên tục mà không gây xáo trộn. Các model computer vision như YOLOv8 có thể theo dõi chuyển động, quan sát mẫu hành vi và sử dụng tính năng đếm đối tượng để theo dõi quy mô quần thể, cung cấp thông tin hữu ích về sự di cư và hành vi của động vật. Những giải pháp này có thể hỗ trợ cả công viên quốc gia lẫn các lĩnh vực như chăn nuôi, giúp theo dõi phúc lợi động vật và thu thập những dữ liệu có giá trị khác.

Hình 2. Model Ultralytics YOLOv8 đếm gia súc.

Lập bản đồ môi trường sống#

Lập bản đồ môi trường sống là yếu tố then chốt để hiểu và bảo vệ các hệ sinh thái mà động vật hoang dã phụ thuộc. Các model thị giác máy tính có thể phân tích ảnh vệ tinh và dữ liệu môi trường để theo dõi những thay đổi của môi trường sống như nạn phá rừng theo thời gian. Thông tin này giúp các nhà bảo tồn xác định những khu vực trọng yếu như nơi sinh sản và tuyến đường di cư, đồng thời lập kế hoạch bảo vệ các nguồn tài nguyên rừng và động vật hoang dã thiết yếu này.

Một ví dụ thực tế là công trình do VITO, Viện Nghiên cứu Công nghệ Flemish, thực hiện cùng Cơ quan Môi trường châu Âu (EEA) và Wageningen Environmental Research, trong đó các đơn vị này đã tạo ra bản đồ môi trường sống được phân loại bằng AI/ML cho các khu vực gồm Hà Lan, Áo và miền Nam Bồ Đào Nha.

Hình 3. Bản đồ môi trường sống EUNIS được phân loại bằng AI/ML ở cấp độ 2, với độ phân giải không gian 10 mét tại Áo.

Nỗ lực chống săn trộm#

Nạn săn trộm vẫn là mối đe dọa lớn đối với động vật hoang dã. Theo một báo cáo gần đây do World Animal Foundation thực hiện, săn trộm là hoạt động buôn bán sinh lợi cao, đem lại từ 7 đến 23 tỷ USD mỗi năm.

Vision AI giúp các nhà bảo tồn phát hiện và ngăn chặn những hoạt động bất hợp pháp này. Bằng cách giám sát các khu vực được bảo vệ bằng camera giám sát và drone, AI có thể phát hiện hoạt động đáng ngờ và cảnh báo cơ quan chức năng theo thời gian thực. Cách tiếp cận chủ động này củng cố nỗ lực chống săn trộm và bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng.

Theo Discover Magazine, nhóm Harvard Teamcore, phối hợp với các tổ chức như Air Shepherd, đã phát triển drone trang bị AI đóng vai trò quan trọng trong nỗ lực này. Được trang bị camera hồng ngoại nhiệt, những drone này có thể nhận diện kẻ săn trộm ngay cả trong bóng tối.

Hình 4. Thị giác máy tính phát hiện kẻ săn trộm. (nguồn: believersias.com)

Lợi ích của việc sử dụng AI trong bảo tồn động vật hoang dã#

AI mang lại nhiều lợi ích cho công tác bảo tồn động vật hoang dã, mở ra những phương thức mới để bảo vệ đa dạng sinh học hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lợi ích chính:

Hiệu quả và độ chính xác#

AI cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác của việc thu thập, phân tích dữ liệu. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào quan sát thủ công, vốn tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Chẳng hạn, trong các đợt khảo sát chim, nhà bảo tồn thường đếm chim tại những điểm cụ thể trong môi trường sống. Phương pháp này có thể tốn nhiều công sức và thiếu chính xác do người quan sát mệt mỏi hoặc nhận diện nhầm.

Có thể tham khảo một nghiên cứu tình huống trong nghiên cứu "Khảo sát chim ở đồng cỏ", nơi hai phương pháp, đếm tại điểm và khảo sát theo tuyến, được đem ra so sánh. Nghiên cứu nêu bật những thách thức của việc thu thập dữ liệu thủ công, chẳng hạn như tỷ lệ phát hiện biến thiên và ảnh hưởng của các yếu tố môi trường đến độ chính xác của người quan sát. Khảo sát thủ công đòi hỏi nhiều công sức và thời gian, thường dẫn đến dữ liệu không đầy đủ hoặc thiếu nhất quán do những hạn chế của người quan sát.

Tuy nhiên, AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác, cung cấp cho các nhà bảo tồn thông tin đáng tin cậy và giảm khả năng mắc lỗi.

Khả năng mở rộng#

Một trong những ưu điểm lớn của AI là khả năng mở rộng. Các hệ thống AI có thể đồng thời giám sát những khu vực rộng lớn và nhiều loài, điều mà các nhóm chuyên gia khó có thể tự thực hiện. Khả năng mở rộng này cho phép giám sát toàn diện các hệ sinh thái đa dạng, giúp nỗ lực bảo tồn bao phủ nhiều khu vực hơn và tiếp cận hiệu quả nhiều loài hơn.

Hiệu quả về chi phí#

Về lâu dài, công nghệ AI cũng có thể mang lại hiệu quả về chi phí. Dù khoản đầu tư ban đầu cho các hệ thống AI có thể lớn, việc giảm nhu cầu về nguồn nhân lực quy mô lớn có thể giúp tiết kiệm đáng kể theo thời gian. Thu thập và phân tích dữ liệu tự động giúp giảm chi phí lao động và cho phép các nhà bảo tồn phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

Giám sát 24/7#

AI cho phép giám sát liên tục động vật hoang dã và sinh cảnh của chúng. Không giống như con người, các hệ thống AI không cần nghỉ ngơi và có thể hoạt động suốt ngày đêm. Hoạt động giám sát liên tục này rất quan trọng để kịp thời phát hiện các mối đe dọa như săn trộm hoặc thay đổi môi trường, từ đó có thể hành động ngay lập tức để bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng và gìn giữ những sinh cảnh thiết yếu.

Thách thức và hạn chế#

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho công tác bảo tồn động vật hoang dã, công nghệ này cũng đặt ra một số thách thức và hạn chế cần được giải quyết. Dưới đây là một số vấn đề chính:

Hạn chế về kỹ thuật#

Các hệ thống AI có thể gặp thách thức kỹ thuật như hạn chế về độ chính xác, nút thắt trong xử lý dữ liệu và nhu cầu về bộ dữ liệu huấn luyện lớn, được gán nhãn đầy đủ. Sai sót trong nhận diện có thể dẫn đến dữ liệu không chính xác, còn việc xử lý khối lượng lớn hình ảnh độ phân giải cao hoặc video có thể gây quá tải.

Rào cản tài chính#

Việc triển khai các hệ thống AI tiên tiến trong công tác bảo tồn động vật hoang dã rất tốn kém. Chi phí bao gồm mua và bảo trì drone, bẫy ảnh cùng các thiết bị khác, cũng như lưu trữ và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, việc lắp đặt camera trên các khu vực rộng lớn, trải dài như vườn quốc gia còn làm tăng thêm chi phí. Những rào cản tài chính này có thể gây khó khăn cho nhiều tổ chức bảo tồn, đặc biệt là những tổ chức có nguồn lực hạn chế.

Tích hợp với các phương pháp hiện có#

Việc tích hợp AI với các kỹ thuật bảo tồn truyền thống có thể phức tạp. Quá trình này đòi hỏi thay đổi đáng kể về quy trình và đào tạo nhân sự. Sự phản đối việc áp dụng công nghệ mới và độ phức tạp khi kết hợp AI với các phương pháp hiện có có thể cản trở triển khai thành công và kéo dài tiến độ.

Phụ thuộc vào công nghệ#

Phụ thuộc quá mức vào AI tiềm ẩn những rủi ro như lỗi phần cứng, lỗi phần mềm và các sự cố khác. Sự phụ thuộc vào công nghệ có thể làm suy giảm kỹ năng và kiến thức truyền thống của các nhà bảo tồn, khiến họ kém hiệu quả hơn trong những tình huống công nghệ không khả dụng hoặc không phù hợp. Cân bằng việc sử dụng AI với các phương pháp truyền thống là yếu tố then chốt để duy trì khả năng phục hồi và thích ứng trong công tác bảo tồn.

Tương lai của AI trong công tác bảo tồn động vật hoang dã#

Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, tiềm năng ứng dụng trong bảo tồn động vật hoang dã cũng ngày càng tăng. Những tiến bộ sắp tới được kỳ vọng sẽ cải thiện đáng kể cách chúng ta giám sát, bảo vệ và gìn giữ động vật hoang dã, giúp các nỗ lực bảo tồn hiệu quả hơn và phù hợp hơn với những thách thức phía trước.

Drone và robot tự hành#

Các công nghệ mới phục vụ bảo tồn động vật hoang dã liên tục xuất hiện. Chẳng hạn, nghiên cứu về drone tự hành và robotics tích hợp AI đã bắt đầu, cho thấy tiềm năng đầy hứa hẹn trong giám sát động vật hoang dã, ngăn chặn nạn săn trộm và thậm chí giám sát cháy rừng.

Theo một nghiên cứu về giám sát cháy rừng bằng drone không người lái, các drone này có thể tuần tra hiệu quả những khu vực rộng lớn, khó tiếp cận mà chỉ cần rất ít sự can thiệp của con người; đồng thời cung cấp dữ liệu theo thời gian thực và ứng phó với các mối đe dọa nhanh chóng, hiệu quả hơn.

Trong bối cảnh cháy rừng, các drone này có thể giúp phát hiện và giám sát đám cháy mới bùng phát, cho phép phản ứng nhanh để bảo vệ cả động vật hoang dã lẫn môi trường sống. Khi công nghệ AI phát triển, các drone và robot này được kỳ vọng sẽ đưa ra những quyết định phức tạp hơn ngay trong quá trình hoạt động, chẳng hạn như thay đổi đường bay để đi theo động vật, tránh chướng ngại vật hoặc theo dõi đám cháy lan rộng, qua đó nâng cao hơn nữa hiệu quả bảo vệ động vật hoang dã trong tương lai.

Những tiến bộ trong thị giác máy tính#

Những tiến bộ trong tương lai của thị giác máy tính, chẳng hạn như các model nhận diện đối tượng và phân tích hành vi tinh vi hơn, sẽ tiếp tục nâng cao khả năng giám sát và tìm hiểu động vật hoang dã. Khi các model thị giác máy tính phát triển, chúng sẽ có thể xử lý hình ảnh và video độ phân giải cao hơn một cách hiệu quả hơn, cung cấp thông tin chi tiết và chính xác hơn về hành vi động vật, biến động quần thể và việc sử dụng môi trường sống.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu cách AI đang chuyển đổi công tác bảo tồn động vật hoang dã thông qua việc cải thiện khả năng nhận diện loài, giám sát quần thể, lập bản đồ sinh cảnh và chống săn trộm. Chúng ta đã thảo luận về các lợi ích như tăng hiệu quả, khả năng mở rộng, hiệu quả về chi phí và giám sát 24/7, đồng thời đề cập đến những thách thức như hạn chế kỹ thuật, rào cản tài chính và sự phụ thuộc vào công nghệ.

Trong tương lai, sự phát triển liên tục của AI hứa hẹn mang lại nhiều tiến bộ, nhưng việc sử dụng công nghệ một cách có đạo đức và nghiên cứu liên tục là yếu tố thiết yếu để xây dựng các chiến lược bảo tồn hiệu quả và bảo vệ đa dạng sinh học cho các thế hệ mai sau.

Quan tâm đến những tiến bộ mới nhất trong thị giác máy tính? Tham gia cộng đồng và khám phá Tài liệu Ultralytics hoặc GitHub để cập nhật thông tin mới nhất. Khám phá các ứng dụng AI khác, bao gồm giải pháp trong lĩnh vực nông nghiệp và sản xuất, để tìm hiểu thêm.