Ngày 28 tháng 2 năm 2023
Khám phá việc Quỹ Thế giới Kashmir sử dụng AI và YOLOv5 để bảo tồn động vật hoang dã và chống nạn săn trộm.
.avif)
Kashmir World Foundation (KWF) được thành lập tại Great Falls, Virginia vào năm 2008 với sứ mệnh triển khai công nghệ mới nhất trong cuộc chiến bảo tồn và bảo vệ động vật hoang dã trên quy mô toàn cầu. KWF xây dựng và vận hành các hệ thống tự động, không người lái hỗ trợ các nỗ lực bảo tồn và chống săn trộm của mình. Năm 2013, KWF bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của mình.
Theo WWF , mất môi trường sống gây ra mối nguy hiểm lớn nhất đối với 85% tất cả các loài trong “Sách đỏ”, xếp loại các loài vào loại nguy cấp hoặc bị đe dọa. Đồng thời, nhu cầu về động vật hoang dã bị săn trộm để sử dụng trong các loại thuốc truyền thống, món ngon hoặc vật nuôi kỳ lạ đang nổi lên và được báo cáo là đã tăng lên . Cùng nhau, mất môi trường sống và nạn săn trộm đe dọa đa dạng sinh học toàn cầu và gây ra những tác động thảm khốc đối với cộng đồng và môi trường địa phương.
Trích dẫn sự hợp tác nội bộ chặt chẽ, Nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành, Aliyah Pandolfi giải thích rằng “sinh viên, học giả, kỹ sư và nhà khoa học từ khắp nơi trên thế giới sẵn sàng tình nguyện dành thời gian và chuyên môn của mình”. KWF được điều hành 100% bởi các tình nguyện viên từ khắp nơi trên thế giới. Thông qua công việc của mình, KWF đã đạt được những bước tiến lớn trong việc bảo vệ các loài bị đe dọa và nhiều loài có nguy cơ tuyệt chủng như Mèo cát ở Qatar, Rùa biển ở Costa Rica và Báo tuyết ở dãy Himalaya.
"Tất cả chúng tôi làm điều này vì chúng tôi yêu động vật, nhưng quan trọng hơn là chúng tôi muốn sử dụng kỹ năng của mình để làm điều tốt cho thế giới và tạo ra sự thay đổi tích cực cho những loài có thể không còn tồn tại."
Aliyah Pandolfi
Người sáng lập và Giám đốc điều hành, Kashmir World Foundation
Trong nhiều trường hợp, các nhà bảo tồn rất khó tiếp cận các địa điểm xảy ra nạn săn trộm. KWF phải đối mặt với bốn rào cản chính trong nỗ lực bảo tồn của họ ở những vùng xa xôi trên thế giới:
Trước đây, những người bảo tồn đã đặt các thiết bị ghi hình video tại hiện trường để có thể xem lại cảnh quay sau đó. Với hàng trăm nghìn giờ quay phim, quá trình này phụ thuộc vào người xem để phát hiện và xác định chính xác cả loài động vật và kẻ săn trộm. Do hạn chế về thời gian và lỗi của con người, cách tiếp cận này đã chứng minh là đặt những người bảo tồn vào thế bất lợi. Các tình nguyện viên tại KWF biết rằng họ cần được trang bị tốt hơn để có thể phản đối những kẻ săn trộm và săn bắn trái phép.
Sự tiến triển tất yếu của công nghệ đóng vai trò như một con dao hai lưỡi. Khi công nghệ tiếp tục trở nên chất lượng cao hơn và dễ tiếp cận hơn, cả những người bảo tồn và những kẻ xấu đều có thể có được công nghệ mới nhất. Để duy trì tính cạnh tranh, những người bảo tồn phải sẵn sàng khai thác sức mạnh của công nghệ mới nhất để sử dụng có lợi cho họ.
Pandolfi cần một giải pháp tích cực trong lĩnh vực này để cung cấp cho KWF thông tin theo thời gian thực. Cần một giải pháp loại bỏ lỗi của con người và giải quyết bốn rào cản chính, bà biết rằng ngay cả một vài giây cũng có thể tạo ra sự khác biệt trong nhiệm vụ chống săn trộm, nghĩa là thông tin chi tiết theo thời gian thực có thể đóng vai trò trực tiếp trong việc ngăn chặn động vật bị giết.
Với sự sáng tạo của mình, Pandolfi đã cân nhắc công nghệ và các nguồn lực cần thiết cho dự án. Mặc dù phần lớn công nghệ mà cô cần hiện đã có sẵn, Pandolfi đang mong đợi việc phát hành phần cứng và phần mềm sẽ có sẵn trong tương lai gần. Dẫn dắt nhóm của cô tại KWF để phát triển các phương pháp tiếp cận sử dụng máy bay không người lái, AI và khả năng GPS.
“Khi bắt đầu dự án này, cộng đồng đã có nhiều nghi ngờ. Tôi đã được bảo rằng điều đó thật điên rồ, không thể, bạn không thể làm được, và công nghệ không tồn tại, nhưng tôi đã nghĩ về lâu dài, khoa học máy tính và khả năng của máy bay không người lái cần phải phát triển và hợp nhất với nhau cho dự án này.”
Bằng cách đặt nhiều loại camera và cảm biến tại những địa điểm có nguy cơ, KWF sẽ nhận được dữ liệu từ nhiều địa điểm trên khắp thế giới, cung cấp cho họ thông tin chi tiết có thể hành động để đưa ra quyết định nhanh chóng.
Pandolfi cho biết: “Hãy tưởng tượng rằng có những kẻ săn trộm ở một địa điểm cụ thể, chúng ta muốn có thể theo dõi chúng và cảnh báo cho lực lượng kiểm lâm về vị trí của chúng để họ có thể chặn những kẻ săn trộm và ngăn chặn chúng trước khi chúng giết bất kỳ con vật nào”.
Yêu cầu phát hiện đối tượng theo thời gian thực, KWF cần đầu ra của mô hình phải có độ chính xác và độ tin cậy cao. Khi cân nhắc các lựa chọn của mình, Trưởng nhóm AI KWF của Pandolfi, Daan Eeltink , một sinh viên ở Hà Lan, đã so sánh hiệu suất của YOLOv4 và YOLOv5 . Với YOLOv5, một số điểm khác biệt đã khiến nhóm tại KWF chọn nó cho các dự án của họ:
KWF dựa vào một nhóm tình nguyện viên, kỹ sư và thực tập sinh từ khắp nơi trên thế giới để xây dựng công nghệ cần thiết cho các nỗ lực bảo tồn của họ. Nhiều thực tập sinh là học sinh trung học, một số người trong số họ có rất ít hoặc không có kinh nghiệm với YOLOv5 . Pandolfi thấy rằng ngay cả những người có ít kinh nghiệm trước đó nhất cũng có thể đưa YOLOv5 vào hoạt động trong vòng chưa đầy ba tuần.
Ngoài ra, việc tích hợp với nền tảng theo dõi thử nghiệm giúp việc tinh chỉnh các mô hình và tập dữ liệu trở nên dễ dàng, cho phép KWF tối đa hóa hiệu suất của các mô hình YOLOv5 tại thực địa.
“YOLOv5 rất chính xác và giúp chúng tôi cứu được những con vật trước khi chúng bị giết, đó chính là mục tiêu cuối cùng của chúng tôi.”
Pandolfi cho biết nhóm của cô tại KWF sẽ rất thất vọng nếu không có YOLOv5. Trước khi triển khai phát hiện vật thể, các dự án bảo tồn thiếu lượng dữ liệu tối ưu.
Vào đầu năm 2023, KWF sẽ chuyển giao công trình của mình sang Ultralytics YOLOv8 , phiên bản mới nhất trong họ kiến trúc AI thị giác YOLO.
Hiện tại, KWF triển khai YOLOv5 để phát hiện vật thể trên các cảm biến tại hiện trường. Các thiết bị này gửi dữ liệu đến các nhà sinh vật học, những người sau đó có thể phân tích thông tin và tạo ra những hiểu biết có thể hành động được. Trong năm tới, KWF đặt mục tiêu đào tạo YOLOv5 trên các tập dữ liệu có chứa hình ảnh máy bay không người lái, sau đó triển khai các máy bay không người lái này tại hiện trường.
Có bảy loài rùa biển khác nhau trên thế giới và mỗi loài đều được coi là có nguy cơ tuyệt chủng. Khi đẻ trứng, rùa biển cái sẽ lên bãi biển và đào tổ trên cát, sau đó đẻ trứng. Quá trình này có thể mất vài giờ, nhưng sau khi hoàn tất, rùa biển cái sẽ quay trở lại nước, để trứng ấp trong cát trong 55-65 ngày. Khi rùa mẹ rời đi mãi mãi, những quả trứng không còn khả năng phòng vệ trước những kẻ săn trộm, động vật ăn thịt và các yếu tố tự nhiên.
_(1).webp)
Trước đây, cách tiếp cận của các nhà bảo tồn để theo dõi rùa biển là đánh dấu tất cả các vị trí trên bãi biển có tổ. Nếu mối đe dọa ở những khu vực này cao, các nhà bảo tồn sẽ di dời tổ đến một vị trí an toàn hơn trong thời gian đó và thả rùa xuống biển sau khi chúng nở.
Quá trình này có thể bao gồm việc đi bộ thủ công trên bãi biển dài 30 dặm hoặc dài hơn và đánh dấu tổ. Việc cung cấp đủ nhân lực để thực hiện quá trình này mỗi ngày đã được chứng minh là khó khăn, đặc biệt là trong thời gian phong tỏa do COVID-19.
Ngoài ra, việc đánh dấu tổ rùa biển đôi khi tỏ ra phản tác dụng. Những kẻ săn trộm không chỉ có thể tìm ra những tổ được đánh dấu mà lợn còn có thể học được rằng việc đánh dấu có nghĩa là có tổ rùa biển gần đó khiến chúng ăn trứng.
KWF đã nhìn thấy cơ hội cải thiện trong quá trình này bằng cách cắt giảm nhân lực và thay thế các dấu hiệu dễ nhận dạng. Bằng cách thiết lập các hệ thống trên không tự động sử dụng YOLOv5 để phát hiện, định vị và mô tả các tổ rùa biển, các nhà sinh vật học có thể nhận được thông tin thời gian thực về các tổ rùa biển, bao gồm cả dấu vết và vị trí địa lý của chúng, do đó thay thế nhu cầu các nhà sinh vật học phải đi bộ thủ công trên bãi biển và đánh dấu các tổ.
Bộ lông trắng dày với các đốm đen của báo tuyết giúp chúng ngụy trang hoàn hảo trong cảnh quan Himalaya. Trong tự nhiên, chúng là loài săn mồi đỉnh cao không có kẻ thù tự nhiên. Tuy nhiên, do nhu cầu cực kỳ cao về lông và các bộ phận cơ thể khác của chúng trong thời trang và y học cổ truyền cùng với tình trạng mất môi trường sống và sự phân mảnh, ước tính chỉ còn lại khoảng 4.000 đến 6.500 con báo tuyết trong tự nhiên.
Những nỗ lực bảo tồn loài báo tuyết đã được chứng minh là vô cùng khó khăn do những yếu tố góp phần tạo nên môi trường khắc nghiệt nơi chúng sinh sống:
Ngoài ra, rất hiếm khi nhìn thấy báo tuyết trong tự nhiên. Do đó, KWF đang phát triển một phương pháp tự động để bảo vệ những con mèo lớn này, sử dụng công nghệ máy bay không người lái để theo dõi và bảo vệ chúng. Hiện tại, công nghệ máy bay không người lái vẫn đang được phát triển để có thể đạt đến điểm mà các máy móc có thể hoạt động trong điều kiện cần thiết để theo dõi báo tuyết, tức là khoảng 20.000 đến 22.000 feet.
Khi công nghệ này khả dụng, KWF dự định sử dụng YOLOv5 trong các cảm biến và trên máy bay không người lái, sau đó sẽ được triển khai đến dãy Himalaya. Với mục đích theo dõi, các cảm biến và máy bay không người lái này sẽ có thể phát hiện dấu chân trên tuyết, thường bị gió thổi bay nhanh chóng. Thông tin thời gian thực này sau đó sẽ được chuyển tiếp đến các nhà sinh vật học và nhà bảo tồn.
Truy cập trang web của Kashmir World Foundation và tìm hiểu cách bạn có thể giúp tạo nên sự khác biệt trong nỗ lực bảo tồn của họ trên toàn thế giới.
.webp)