В Московском физико-техническом институте разработали ИИ-систему для отслеживания популяции редких животных

В Московском физико-техническом институте (МФТИ) рассказали, что ученые нацпарка «Земля леопарда» в Приморье впервые протестировали специальное программное обеспечение (ПО), разработанное вузом для отслеживания популяции редких животных. Созданный в МФТИ софт распознает дальневосточных леопардов, амурских тигров и других редких животных, позволяя оперативно получать данные об этих представителях фауны и контролировать состояние популяции.

Как пояснили в МФТИ, новое ПО – совместный проект вуза с Минприроды России, в основу которого легли технологии искусственного интеллекта (ИИ). Решение в полуавтоматическом режиме анализирует и сортирует фото и видео с фотоловушек по видам животных. К слову о фотоловушках, они используются для автоматической съемки животных в дикой природе и являются одним из самых распространенных и эффективных инструментов по сохранению биоразнообразия. Однако эти устройства, проводя точный мониторинг больших участков природных территорий, генерируют слишком большой объем данных, что сильно затрудняет анализ информации. Решить эту проблему и взялись в МФТИ.

«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. Например, для ИИ достаточно сложно различить бурых медведей. Намного проще научить различать кошачьих, у каждой особи свой неповторимый рисунок, который «запоминает» нейросеть. В итоге мы фотофиксируем жизнедеятельность каждой особи, не нарушая ее жизненный ареал. Для обучения ИИ необходима большая база данных, и такую базу для кошачьих мы уже получили от нацпарка «Земля леопарда». Скоро мы определим каждого тигра и леопарда на данной территории», – процитировали в пресс-службе МФТИ ведущего программиста лаборатории, кандидата технических наук Андрея Леуса.

В вузе также отметили, что специалисты «Земли леопарда» высоко оценили работу нейросети, которая обрабатывает огромные массивы данных за очень короткое время и с высокой точностью. Так, если на обработку 7,5 тыс. фотографий животных компьютер средней мощности тратил всего час, в ручном режиме на аналогичную задачу уходит целый рабочий день.

Поскольку программу можно дополнительно обучать и интегрировать с существующей базой данных фотомониторинга, ученые надеются в перспективе полностью переложить рутинную работу на плечи искусственного интеллекта, чтобы уделять больше времени непосредственно исследованиям и экологии животных. 

Ранее iot.ru писал об ЯНАО, где в этом году решили промаркировать электронными ушными бирками 20 тыс. оленей, дабы перейти от бумажного учета к электронному документообороту, а также ускорить и упростить работу ветеринарных служб и оленеводов.

Чтобы оперативно получать наши новости в удобном формате, подписывайтесь на наш Telegram-канал.