Ученые развернули в облаке VK нейросеть для помощи в сохранении популяции пеликанов

Группа ученых и ИТ-специалистов разработала на платформе VK Cloud нейросеть для программы «Сохранение кудрявого и розового пеликанов». Модель помогает мониторить гнездовые колонии, сезонные и кормовые скопления краснокнижных пеликанов, в том числе за пределами заповедников. Технологии позволили автоматизировать процесс и ускорить подсчет численности особей с 7 дней до 30 миллисекунд. Проект реализован в рамках программы VK по поддержке стартапов.

«Мониторинг колоний розовых и кудрявых пеликанов помогает отслеживать миграцию птиц и анализировать траекторию их передвижения. Косвенно это помогает выявлять изменения климата или проблемы с экологией, — комментирует ученый секретарь Московского зоопарка Роман Аношин. — Подсчет птиц вручную — трудоемкий процесс, поэтому мы решили автоматизировать его при помощи машинного обучения и разработали модель компьютерного зрения на основе нейронной сети».

Нейросеть позволила уйти от стандартного метода подсчета популяции редких пеликанов, который отнимал много времени и ресурсов. Модель анализирует снимки с квадрокоптеров и за доли секунды определяет количество особей популяции. Для быстрого запуска и снижения затрат на разработку и тестирование нейросети использовали решение Cloud ML Platform от VK. Чтобы орнитологам было удобно работать с моделью, на его основе команда проекта развернула сервис в облаке и подключила к нему чат-бот в мессенджере в качестве интерфейса.

«Облачные сервисы делают технологии более доступными для научно-исследовательских проектов. Инструменты для разработки и работы с данными в облаке уже преднастроены, достаточно развернуть их в несколько кликов и начать использовать для задач. В последние несколько лет количество ИИ-проектов увеличивается в разных сферах, включая стартапы в медтехе, финтехе и научных организациях. И мы рады поддержать такие инициативы технологиями и облачными мощностями VK Cloud», — комментирует Михаил Тутаев, директор по продукту VK Cloud.

В будущем команда проекта планирует перейти от MVP в виде базовой модели и чат-бота к полноценному инструменту. Это позволит начать непрерывный мониторинг пеликанов на территории юга России, Калмыкии и Западной Сибири.