Ứng dụng AI trong bảo tồn động vật hoang dã

Bảo tồn động vật hoang dã là rất quan trọng để duy trì sự cân bằng mong manh của hệ sinh thái của chúng ta. Mọi động vật, thực vật và sinh vật đều đóng một vai trò trong việc duy trì các quá trình tự nhiên, chẳng hạn như không khí sạch, đất màu mỡ và lọc nước. Bảo vệ các hệ sinh thái này thông qua bảo tồn rừng và động vật hoang dã là điều cần thiết.

Theo thời gian, những nỗ lực bảo tồn động vật hoang dã đã phát triển. Các chiến lược ban đầu tập trung vào việc tạo ra các khu vực được bảo vệ và thực hiện các quy định cơ bản, chẳng hạn 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 đã trở nên cần thiết. Theo Animal Matters, khoảng 30.000 loài mỗi năm—khoảng ba loài mỗi giờ—đang bị đẩy đến bờ vực tuyệt chủng, nhấn mạnh sự cần thiết cấp bách của các chiến lược bảo tồn động vật hoang dã tốt hơn.

Ngày nay, AI đang cách mạng hóa các nỗ lực bảo tồn, cung cấp các công cụ mới để theo dõi, bảo vệ và bảo tồn 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 của nó trong việc tăng cường nhận dạng loài, theo dõi quần thể, lập bản đồ môi trường sống và các nỗ lực chống săn trộm.

‍Vai trò của AI thị giác trong bảo tồn động vật hoang dã‍

Khi các 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 các công nghệ tiên tiến như Vision AI. Công nghệ này, xử lý và phân tích dữ liệu trực quan, đang chứng tỏ là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Bằng cách diễn giải hình ảnh và video, Vision AI có thể giúp các nhà bảo tồn làm việc với độ chính xác và hiệu quả cao hơn. Hãy cùng khám phá cách công nghệ này đang tạo ra sự khác biệt.

Nhận dạng loài

AI thị giác đang giúp xác định 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 và máy bay không người lái, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể xác định chính xác các loài khác nhau, ngay cả trong điều kiện khó khăn. Công nghệ này cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi đa dạng sinh học và phát hiện các loài mới hoặc có nguy cơ tuyệt chủng hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.

‍

Giám sát quần thể

Theo dõi quần thể động vật là một khía cạnh quan trọng của các nỗ lực bảo tồn. Các giải pháp như AI thị giác được triển khai trong máy bay không người lái và bẫy camera có thể cho phép quan sát liên tục và không xâm lấn. Các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể theo dõi chuyển động, quan sát các kiểu hành vi và sử dụng đếm đối tượng để theo dõi quy mô quần thể, cung cấp những hiểu biết có giá trị về sự di cư và hành vi của động vật. Các giải pháp này có thể giúp các vườn quốc gia và các lĩnh vực như chăn nuôi động vật, giúp theo dõi phúc lợi động vật và thu thập các dữ liệu có giá trị khác. 

‍

Lập bản đồ môi trường sống

Lập bản đồ môi trường sống là chìa khóa để hiểu và bảo vệ các hệ sinh thái mà động vật hoang dã dựa vào. Các mô hình thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh vệ tinh và dữ liệu môi trường để theo dõi những thay đổi về môi trường sống theo thời gian. Thông tin này giúp các nhà bảo tồn xác định các khu vực quan trọng, chẳng hạn như khu vực sinh sản và các tuyến di cư, đồng thời lên kế hoạch các chiến lược để bảo vệ các nguồn tài nguyên rừng và động vật hoang dã quan trọng này.

Một ví dụ thực tế là công việc được thực hiện bởi VITO, Viện Nghiên cứu Công nghệ Flemish, hợp tác với Cơ quan Môi trường Châu Âu (EEA) và Nghiên cứu Môi trường Wageningen, những người đã tạo ra bản đồ môi trường sống được phân loại bằng AI/ML cho các khu vực bao gồm Hà Lan, Áo và Nam Bồ Đào Nha.

‍

Các nỗ lực chống săn trộm

Săn bắn trộm vẫn là một mối đe dọa lớn đối với động vật hoang dã. Theo một báo cáo gần đây của Tổ chức Động vật Thế giới, săn bắn trộm là một hoạt động thương mại có lợi nhuận cao, tạo ra từ 7 đến 23 tỷ đô la mỗi năm. 

AI thị giác giúp các nhà bảo tồn phát hiện và ngăn chặn các hoạt động bất hợp pháp này. Bằng cách giám sát các khu vực được bảo vệ bằng camera giám sát và máy bay không người lái, AI có thể phát hiện các hoạt động đáng ngờ và cảnh báo cho chính quyền trong thời gian thực. Cách tiếp cận chủ động này tăng cường các 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 máy bay không người lái được trang bị AI đóng vai trò quan trọng trong nỗ lực này. Những máy bay không người lái này, được trang bị camera hồng ngoại nhiệt, có thể xác định những kẻ săn trộm ngay cả trong bóng tối.

‍

‍

‍

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

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

Hiệu quả và chính xác

AI cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác của việc thu thập và phân tích dữ liệu. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào quan sát thủ công, tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Ví dụ, trong các cuộc khảo sát chim, các nhà bảo tồn thường đếm chim tại các điểm cụ thể trong môi trường sống. Phương pháp này có thể tốn nhiều công sức và không chính xác do người quan sát mệt mỏi hoặc xác định sai. AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy và giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi.

Một nghiên cứu điển hình có thể được tìm thấy trong nghiên cứu "Khảo sát chim ở đồng cỏ", trong đó hai phương pháp, đếm điểm và transect, đã được so sánh. Nghiên cứu này nêu bật những thách thức của việc thu thập dữ liệu thủ công, chẳng hạn như sự thay đổi về tỷ lệ phát hiện và ảnh hưởng của các yếu tố môi trường đến độ chính xác của người quan sát. Các cuộc khảo sát thủ công đòi hỏi nỗ lực và thời gian đáng kể của con người, thường dẫn đến dữ liệu không đầy đủ hoặc không nhất quán do những hạn chế của người quan sát​

Tuy nhiên, AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, cung cấp cho các nhà bảo tồn những hiểu biết đáng tin cậy và giảm khả năng xảy ra sai sót.

Khả Năng Mở Rộng

Một trong những ưu điểm lớn của AI là khả năng mở rộng của nó. Các hệ thống AI có thể giám sát các khu vực rộng lớn và nhiều loài cùng một lúc, điều mà các nhóm người không thể tự mình đạt được. Khả năng mở rộng này cho phép giám sát toàn diện các hệ sinh thái đa dạng, cho phép các nỗ lực bảo tồn bao phủ nhiều diện tích hơn và tiếp cận nhiều loài hiệu quả hơn.

Tính hiệu quả về chi phí

Các công nghệ AI cũng có thể mang lại hiệu quả về chi phí trong thời gian dài. Mặc dù chi phí đầu tư ban đầu vào các hệ thống AI có thể cao, nhưng việc giảm nhu cầu về nguồn nhân lực lớn có thể dẫn đến tiết kiệm đáng kể theo thời gian. Tự động hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu giúp giảm chi phí nhân công 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 môi trường sống của chúng. Không giống như nỗ lực của con người, các hệ thống AI không cần nghỉ ngơi và có thể hoạt động suốt ngày đêm. Việc giám sát liên tục này rất quan trọng để phát hiện kịp thời các mối đe dọa, chẳng hạn như săn trộm hoặc thay đổi môi trường, cho phép hành động ngay lập tức để bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng và bảo tồn các môi trường sống quan trọng.

Những thách thức và hạn chế

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

Các hạn chế kỹ thuật

Các hệ thống AI có thể gặp phải những thách thức kỹ thuật như giới hạn về độ chính xác, tắc nghẽn trong xử lý dữ liệu và nhu cầu về bộ dữ liệu huấn luyện lớn, được gắn nhãn đầy đủ. Các lỗi nhận dạng có thể dẫn đến dữ liệu không chính xác và việc xử lý khối lượng lớn hình ảnh hoặc video có độ phân giải cao có thể gây khó khăn.

Các rào cản tài chính

Việc triển khai các hệ thống AI tiên tiến trong bảo tồn động vật hoang dã là tốn kém. Chi phí bao gồm mua và bảo trì máy bay không người lái, bẫy ảnh và các thiết bị khác, cũng như lưu trữ và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, việc thiết lập máy ảnh trên các khu vực rộng lớn, kéo dài như các công viên quốc gia làm tăng thêm chi phí. Những rào cản tài chính này có thể hạn chế đối với 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. Nó đòi hỏi những thay đổi đáng kể trong quy trình và đào tạo nhân viên. Sự phản kháng đối với việc áp dụng các công nghệ mới và sự phức tạp của việc kết hợp AI với các phương pháp đã được thiết lập có thể cản trở việc triển khai thành công cũng như kéo dài thời gian triển khai.

Sự phụ thuộc vào công nghệ

Việc quá phụ thuộc vào AI gây ra những rủi ro như trục trặc phần cứng, lỗi phần mềm và các sự cố khác. Sự phụ thuộc vào công nghệ có thể làm giảm các kỹ năng và kiến thức truyền thống của các nhà bảo tồn, khiến họ kém hiệu quả hơn trong các tình huống không có hoặc không phù hợp với công nghệ. Cân bằng việc sử dụng AI với các phương pháp truyền thống là rất quan trọng để duy trì khả năng phục hồi và thích ứng trong các nỗ lực bảo tồn.

Tương lai của AI trong bảo tồn động vật hoang dã

Khi công nghệ AI tiếp tục tiến bộ, tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa công tác bảo tồn động vật hoang dã ngày càng hứa hẹn. Những phát triển mới nổi được kỳ vọng sẽ cải thiện đáng kể cách chúng ta theo dõi, bảo vệ và bảo tồn động vật hoang dã, làm cho các nỗ lực bảo tồn hiệu quả hơn và phù hợp hơn với những thách thức phía trước.

Máy bay không người lái và robot tự hành

Những phát triển mới trong bảo tồn động vật hoang dã liên tục được phát triển. Ví dụ, nghiên cứu về máy bay không người lái tự hành và robot được trang bị AI đã bắt đầu, cho thấy tiềm năng đầy hứa hẹn trong việc giám sát động vật hoang dã, các nỗ lực chống săn trộm và thậm chí cả giám sát cháy rừng. 

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

Trong bối cảnh cháy rừng, những máy bay không người lái này có thể giúp phát hiện và giám sát đám cháy, cho phép ứng phó nhanh chóng để bảo vệ cả động vật hoang dã và môi trường sống. Khi công nghệ AI tiến bộ, những máy bay không người lái và robot này dự kiến sẽ đưa ra những quyết định phức tạp hơn ngay lập tức, chẳng hạn như thay đổi đường bay để theo dõi động vật, tránh chướng ngại vật hoặc theo dõi sự lan rộng của cháy rừng, từ đó nâng cao hơn nữa hiệu quả của chúng trong việc bảo vệ động vật hoang dã trong tương lai.

Những tiến bộ trong thị giác máy tính

Những tiến bộ trong tương lai của các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như các mô hình phân tích hành vi và nhận dạng đối tượng phức tạp hơn, sẽ nâng cao hơn nữa khả năng giám sát và hiểu biết về động vật hoang dã. Chắc chắn rằng, khi các mô hình thị giác máy tính phát triển, chúng sẽ có khả năng xử lý hình ảnh và video có độ phân giải cao hơn một cách hiệu quả hơn, cung cấp những hiểu biết chi tiết và chính xác hơn về hành vi của động vật, động lực quần thể và sử dụng môi trường sống.

Những điều cần nhớ 

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá cách AI đang thay đổi công tác bảo tồn động vật hoang dã bằng cách tăng cường nhận dạng loài, giám sát quần thể, lập bản đồ môi trường sống và các nỗ lực chống săn trộm. Chúng ta đã thảo luận về những lợi ích, bao gồm cải thiện hiệu quả, khả năng mở rộng, hiệu quả chi phí và giám sát 24/7, đồng thời giải quyết các thách thức như hạn chế kỹ thuật, rào cản tài chính và sự phụ thuộc vào công nghệ. 

Hướng tới tương lai, sự phát triển tiếp tục của AI mang lại những tiến bộ đầy hứa hẹn, nhưng việc sử dụng có đạo đức và nghiên cứu đang diễn ra là rất quan trọng để tạo ra các chiến lược bảo tồn hiệu quả và bảo vệ đa dạng sinh học cho các thế hệ tương lai.

Bạn quan tâm đến những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực thị giác máy tính? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Tài liệu Ultralytics hoặc GitHub để cập nhật những thông tin mới nhất. Tìm hiểu các ứng dụng AI khác, bao gồm các giải pháp trong Nông nghiệp và Sản xuất, để có thêm thông tin chi tiết.