Отслеживание численности и миграции бурых медведей на Аляске всегда было настоящим вызовом для исследователей. В отличие от других представителей фауны, например, леопардов с их уникальным узором пятен или зебр с индивидуальными полосами, бурые медведи лишены столь ярких природных «визиток». Ко всему прочему внешний облик самих животных может сильно меняться между сезонами. Летом и особенно осенью после обильных кормежек медведи набирают массу, а их объемная зимняя шерсть полностью трансформирует очертания тела. Использование привычных методов мечения и отслеживания связано с отловом и анестезией, что не только неприятно и затратно, но и подвергает животных стрессу.
Проблему уникализации удалось решить благодаря современным технологиям искусственного интеллекта. В частности, в аляскинском заповеднике Макнил-Ривер был организован грандиозный фотомониторинг бурых медведей. За шесть лет было собрано почти 73 тысячи фотографий, на которых изображены 109 различных медведей. Такой внушительный визуальный архив стал отправной точкой для развития интеллектуальных методов наблюдения за популяцией этого величественного северного хищника.
PoseSwin — интеллектуальный помощник в изучении медведей
Основу новой системы легла модель PoseSwin — один из передовых ИИ-алгоритмов на базе визуальных трансформеров. Главное достоинство этого интеллекта — аналитика позы зверя. Система способна распознавать пространственное положение головы медведя, фиксировать характеристики носа, ушей, глаз и анализировать морфологию морды. Благодаря такому подходу нейросеть вычленяет сложные биометрические параметры, которые остаются относительно постоянными сквозь изменение веса или объема шерсти. Это означает, что PoseSwin сравнивает медведей даже на снимках самого разного качества и ракурса, с высокой степенью надежности игнорируя временные вариации во внешности.
В ходе испытаний на реальных полевых данных система смогла достигнуть впечатляющей точности: в пределах одного сезона верная идентификация особи достигала 84%. Даже после годового перерыва — когда медведь теряет или набирает вес, линяет и обзаводится новой шерстью — цифровой помощник сохранил преимущество, показывая около 70% точности. Алгоритм демонстрирует уверенность в «распознавании» животных по стабильно неизменным чертам черепа, линии переносицы и расположению ушей.
Открытый мир: новые горизонты распознавания
PoseSwin не ограничился только анализом постоянных обитателей Макнил-Ривер. Система успешно выдержала испытание и в условиях открытого мира: она научилась отличать ранее незнакомых медведей, которых не было в обучающем наборе, от давно известных особей. Это открывает потрясающие возможности для глобального мониторинга популяции и отслеживания миграции животных между разными природными территориями.
Медведи-путешественники: открытия между Макнил-Ривер и Катмай
Особенно яркие результаты были получены с помощью участия обычных туристов и любителей дикой природы. Учёные загрузили в интеллектуальную систему фотографии, сделанные гостями национального парка Катмай, расположенного примерно в 65 километрах от Макнил-Ривер. Благодаря анализу удалось обнаружить, что некоторые известные медведи, такие как самец Безухий и самка Лакс, регулярно перемещаются между этими территориями. Более того, исследователи увидели, что Лакс путешествует с потомством, а значит, молодые медвежата получают ценный опыт миграций и передачи маршрутов от старших поколений.
Подобные открытия демонстрируют не только мощь нового подхода, но и уникальную возможность для взаимодействия науки и общества. Туристические снимки становятся частью большой природоохранной работы, превращаясь в ценные научные данные.
Новые перспективы искусственного интеллекта и охраны природы
Внедрение компьютерного зрения открывает качественно новый уровень для наблюдений за животными, не имеющими ярких отличительных признаков. Методика на основе PoseSwin обладает универсальной адаптивностью — ее можно быстро настроить для идентификации иных видов, будь то хищные кошки, приматы или другие млекопитающие. Такой подход позволяет формировать масштабные базы данных о движении и структуре популяций, что в перспективе значительно усилит природоохранную деятельность. Каждый снимок, сделанный на фотоаппарат, благодаря ИИ может превращаться в часть большого научного проекта, а значит — поддерживать устойчивое сосуществование человека и дикой природы на планете.
Мы используем файлы cookie, чтобы сделать использование нашего сайта максимально удобным. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их применением.
