V nadaljevanju predstavljamo pet projektov z uporabo tehnologije, ki prispevajo k našemu razumevanju biotske raznovrstnosti in vrst.
Ustavljanje lovcev
V narodnem parku Kafue v Zambiji živi več kot 6.600 afriških savanskih slonov na površini 22.400 km2, zato je ustavitev krivolova velik logistični izziv. Problem je tudi nezakonit ribolov v jezeru Itezhi-Tezhi na meji parka in lovci se maskirajo v ribiče, da neopaženi vstopijo in izstopijo iz parka.
Avtomatizirana opozorila zagotavljajo 24-urni nadzor, za kar je potrebna le peščica redarjev. Infrardeče FLIR AI termo kamere so zdaj usposobljene za samodejno zaznavanje čolnov, ki vstopajo v park, kar povečuje učinkovitost in zmanjšuje potrebo po nenehnem ročnem nadzoru.
Sledenje izgubi vode
Brazilija je v zadnjih 30 letih izgubila več kot 15 % površinske vode. Toda nihče ni poznal obsega težave do lanskega avgusta, ko je z uporabo ML projekt MapBiomas objavil svoje rezultate po obdelavi več kot 150.000 slik, ki so jih ustvarili Nasini sateliti Landsat 5, 7 in 8 od leta 1985 do 2020 na površini 8,5 milijona km2 brazilskega ozemlja. Brez take tehnologije (umetne inteligence) raziskovalci ne bi mogli analizirati sprememb vode po vsej državi v potrebnem obsegu.
Iskanje kitov
Vedeti, kje so kiti, je prvi korak pri uvedbi ukrepov, kot so zaščitena morska območja za njihovo zaščito. Vizualno lociranje grbavcev po ogromnih oceanih je težko, vendar lahko njihovo značilno oglašanje potuje na stotine kilometrov pod vodo. Nacionalna uprava za oceane in ozračje (Noaa) na pacifiških otokih uporablja akustični snemalnik za spremljanje populacij morskih sesalcev na oddaljenih in težko dostopnih otokih. S pomočjo umetne inteligence so v 14 letih posneli okoli 190.000 ur akustičnih posnetkov, sistem tudi prepozna različne vokalizacije.
Zaščita koal
Populacija koal močno upada zaradi uničevanja habitata, napadov domačih psov, prometnih nesreč in gozdnih požarov. Brez poznavanja njihovega števila in lokacije jih je težko rešiti. Z uporabo dronov in infrardečega fotografiranja algoritem hitro analizira posnetke in ugotovi, ali je toplotni podpis koala ali druga žival. Sistem so uporabili po uničujočih gozdnih požarih v letih 2019 in 2020 za identifikacijo preživelih koal.
Štetje vrst
Reševanje vrst na robu izumrtja v porečju Konga, drugem največjem deževnem gozdu na svetu, je težka naloga. Leta 2020 se je podjetje Appsilon združilo z Univerzo Stirling na Škotskem in Gabonsko agencijo za nacionalne parke, da bi razvili algoritem za klasifikacijo slik Mbaza AI za obsežno spremljanje biotske raznovrstnosti v narodnih parkih Lopé in Waka v Gabonu.
Sistem je bil leta 2020 uporabljen za analizo več kot 50.000 slik, zbranih iz 200 pasti za kamere, razporejenih po 7.000 km2 gozda. Tovrsten sistem razvrsti do 3000 slik na uro in je do 96 % natančen.
Vir: The Guardian