Поймать в нейросети: за популяциями редких животных будет наблюдать ИИ
Ученые МФТИ прививают нейросетям способность анализировать снимки фотоловушек. Задачи, на которые сотрудники заповедников тратят до полугода, искусственный интеллект сможет решить за несколько часов, сообщили разработчики. Программа уже легко отличает животных от людей, классифицирует их по видам и учится по особым приметам узнавать конкретных особей. Это непростая задача, если речь не идет о леопардах или тиграх, имеющих уникальные рисунки на шкуре. В Минприроды подчеркнули, что проект позволит перевести на новый уровень учет редких зверей и контроль за состоянием их популяций. Сейчас технологию тестируют в семи ООПТ, в том числе нацпарке «Земля леопарда», Себежском и Саяно-Шушенском заповедниках.
Фото не для охоты
Специалисты МФТИ совместно с Минприроды России разрабатывают компьютерную программу на основе технологии искусственного интеллекта, которая сможет анализировать данные, получаемые с фото- и видеоловушек во множестве российских заповедников. Эти устройства используются для контроля за популяцией животных. Они реагируют практически на любое движение и ежедневно выдают огромное число фотографий и видео. Их анализ — долгий и трудоемкий процесс даже для опытного человека с натренированным взглядом. А нейросеть сможет обрабатывать огромный массив фото и видео за очень короткое время.
— Применение, казалось бы, достаточно простого инструмента — «машинного зрения» — кардинально упростит и ускорит процесс категоризации видов животных и даст возможность перейти к решению более сложных задач по построению моделей учета зверей, — сказал «Известиям» первый заместитель министра природных ресурсов и экологии РФ Константин Цыганов.
Сегментированное изображение тигра на фотографии с фотоловушки
Сейчас разработчики тестируют технологию в семи особо охраняемых природных территориях (ООПТ) России. Конкретная задача, ради которой анализируют фотографии, зависит от заповедника. В них могут обитать самые разные виды животных. Где-то нужно просто пересчитать популяцию, а где-то проследить за отдельной особью. Например, в нацпарке «Земля леопарда» наблюдают за пятнистыми хищниками. На шкуре каждого из них есть свой уникальный рисунок, по которому его можно отличить от сородичей. В других заповедниках необходимо распознавать, например, бурых медведей, что гораздо сложнее, так как у них практически не бывает особых примет.
Обучение ИИ происходит последовательно. Сначала нейросеть учится распознавать изображения по категориям, например, «люди», «звери», «техника». Следующая задача — определить, какой вид животного удалось снять. Программа уже знакома с 30 представителями фауны. И, наконец, сложнее всего научить нейросеть «узнавать» конкретную особь.
— Сначала мы научили ИИ фильтровать объекты, а затем их классифицировать. Следующая задача — идентификация. Это более сложный уровень, так как не все виды животных имеют сильные индивидуальные отличия, — сказал доцент кафедры радиоэлектроники и прикладной информатики ФРКТ МФТИ Андрей Леус.
Узнать в лицо
Задача обучить нейросеть идентифицировать конкретную особь в большой популяции очень сложна, потому что неизвестны все ее представители, пояснил «Известиям» доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.
— На математическом языке это называется задачей с открытым множеством, так как неизвестно, сколько всего животных. Фактически их может быть бесконечное количество, поэтому нейросеть может узнавать их только с ограниченной точностью, — сказал Дмитрий Каплун.
Однако в области решения задач с открытым множеством за последнее время случился настоящий прорыв, и ученые использовали в своей работе новое решение, сообщил Андрей Леус.
— Если размеры популяции точно неизвестны и мы видим незнакомое животное, то нейросеть может сказать, что это особь с новыми признаками и она отличается от всех ранее нам известных. Сейчас мы как раз отрабатываем эту задачу, — рассказал ученый.
Одним из заданий, с которым уже успешно справилась нейросеть, стал подсчет популяции краснокнижных атлантических моржей на острове Матвеев в Ненецком автономном округе. Их число контролируют с помощью снимков с беспилотников. Экологам периодически необходимо пересчитывать животных, так как размер популяции меняется в зависимости от экологической ситуации. В какие-то моменты моржей на лежбище может быть до 1,5 тыс., и считать их на фотографии — непростая работа для человека.
Задача учета моржей
В Себежском и Саяно-Шушенском заповедниках, кроме учета и изучения животных, ИИ может помочь бороться с браконьерами. Испытания показали, что нейросеть способна находить людей среди тысяч фотографий, сделанных с дрона, то есть фиксировать факт незаконной рыбалки или охоты. При этом программа распознает нарушителей даже в защитном камуфляже, который практически сливается с поверхностью.
Тысячи кадров
Новые технологии сильно упрощают работу людей. Одна фотоловушка может заснять тысячи кадров. И таких ловушек может стоять несколько сотен, как в «Земле леопарда», сообщил руководитель отдела по редким видам Амурского филиала WWF России Алексей Костыря.
Фото с дрона
— При обработке таких массивов вручную что-то неизбежно пропускается, особенно когда речь идет о фотографиях копытных, на которые обращают меньше внимания, чем на кадры с тиграми и леопардами. А нейросеть как раз помогает этих ошибок избежать. Сейчас на обработку данных уходит около полугода, и об изменениях в популяции мы узнаем с задержкой. Новые же технологии помогут этих проблем избежать, — сказал Алексей Костыря.
Научить нейросеть распознавать животных технически возможно. Уже существуют примеры, когда программа успешно распознает лица, поэтому можно настроить ее и на морды или силуэты зверей, пояснил координатор программы экологизации промышленности Центра охраны дикой природы Игорь Шкрадюк. Простого обывателя вряд ли коснется эта разработка. Однако для тех, кто изучает природу, такая нейросеть будет очень полезна.
Поиск человека на снимке с дрона
— Действительно, фотографий с фотоловушек появляется очень много. Они реагируют на любое движение, поэтому включаются при падении листочка или ветки. Задача выбрать из этого множество только нужные снимки очень актуальна для заповедников, — подчеркнул Игорь Шкрадюк.
Разработчики уверены, что благодаря их нейросети ученые и простые граждане смогут узнать много нового о жизни диких животных в заповедных уголках России.
