Clau per emportar
- Les càmeres amb intel·ligència artificial ofereixen als guardabosques de la fauna del Gabon una nova eina per lluitar contra la caça furtiva.
- Un nou sistema utilitza l'aprenentatge automàtic per analitzar fotos al dispositiu en temps real per detectar animals i humans.
- La tecnologia ajuda a millorar la intel·ligència sobre la caça furtiva i les xarxes il·lícites relacionades, ajudant les autoritats a reprimir el comerç il·legal de vida salvatge.
Les càmeres amb intel·ligència artificial (IA) ajuden a protegir els animals a grans extensions d'Àfrica.
Les càmeres donen als guardabosques de la fauna del Gabon una nova eina per lluitar contra la caça furtiva mitjançant la captura d'imatges dels intrus. Els sistemes també poden controlar la pèrdua de biodiversitat comptant el nombre d'animals d'una zona.
"Les càmeres normals es poden activar "mecànicament" quan alguna cosa les activa, per exemple, el moviment o el so", va dir l'expert en IA James Caton a Lifewire en una entrevista per correu electrònic. "La IA incrustada a la càmera es pot activar de manera més intel·ligent quan els elements d'interès passen dins del marc, per exemple, una persona o un caçador furtiu versus un alce. La IA pot diferenciar entre figures humanes i figures d'animals, per exemple, per postura o mida."
Informàtica a la vora
Gràcies a la IA, les noves càmeres trampes desenvolupades pel grup Hack the Planet són més intel·ligents que els models anteriors. El sistema utilitza l'aprenentatge automàtic per analitzar fotos en temps real al dispositiu per detectar animals i humans.
Les trampes alerten els guardabosques si es detecta un moviment d'elefant, rinoceront o humà. Equipat amb un enllaç ascendent per satèl·lit, el sistema pot funcionar a qualsevol lloc del món sense dependre d'una xarxa GSM o Wifi.
L'investigador de la Universitat de Stirling Robin Whytock i un equip d'investigadors van provar un model d'IA per analitzar les dades de trampes de càmera. L'estudi de cas que van utilitzar va classificar espècies d'aus i mamífers forestals d'Àfrica Central. I fins i tot amb un conjunt de dades relativament petit de 300.000 imatges utilitzades per entrenar el model, el resultat va ser fort, van informar els investigadors en un article.
Els investigadors van dir que l'algoritme de la màquina tenia una precisió del 90 per cent i que pot classificar unes 4.000 imatges per hora en màquines d'escriptori utilitzades pels guardaparcs i els ecologistes en el camp, sense accés a potents recursos informàtics en núvol. El sistema d'IA redueix el temps necessari per analitzar milers d'imatges de trampes de diverses setmanes a un sol dia.
Guarding the Trails
Un altre sistema anomenat TrailGuard AI s'utilitza com a sistema de seguretat per als parcs nacionals per detectar, aturar i arrestar els caçadors furtius. La tecnologia ajuda a millorar la intel·ligència sobre la caça furtiva i les xarxes il·lícites relacionades, ajudant les autoritats a reprimir el comerç il·legal de vida salvatge.
Prou petit com per amagar-se al llarg dels camins, el cap de càmera de TrailGuard AI utilitza intel·ligència artificial per detectar humans dins de les imatges i transmet imatges que contenen humans a la seu del parc mitjançant GSM, ràdio de llarg abast o xarxes de satèl·lit. La tecnologia d'IA TrailGuard es va provar en camp en una reserva de l'Àfrica oriental, on va ajudar a la detenció de trenta caçadors furtius i a la confiscació de més d'1.300 lliures de carn de bosc.
"La IA incrustada a la càmera es pot activar de manera més intel·ligent quan els elements d'interès passen dins del marc…"
Els conservacionistes es beneficien de la intel·ligència artificial que s'executa a la càmera en lloc del núvol perquè el major consum de la durada de la bateria no és fer inferències en un xip de visió per ordinador a la càmera, sinó en la transmissió de la imatge mitjançant GSM o mòdem per satèl·lit. Eric Dinerstein, el director de WildTech del grup de conservació de la vida salvatge RESOLVE va dir a Lifewire per correu electrònic.
Dinerstein va dir que el sistema elimina amb precisió els falsos positius quan una càmera és activada per una altra cosa que no sigui un caçador furtiu.
"En els nostres desplegaments de TrailGuard al camp, fins a un 95% dels activadors del sensor de moviment són el resultat de falsos disparadors o falsos positius", va afegir Dinerstein. "Només el 5% són caçadors furtius reals."
TrailGuard pot estalviar la bateria. La transmissió de milers d'imatges falses positives al llarg de diverses setmanes s'esgoten les bateries. En filtrar els falsos positius a la vora i transmetre només veritables positius o molt pocs falsos positius, les bateries poden durar anys.
"A més, el xip que utilitzem té una potència molt baixa i el nostre dispositiu està en mode de repòs o apagat durant la major part de la seva vida", va dir Dinerstein. "La durada de la bateria dels sensors en zones remotes és fonamental."
La vigilància de la vida salvatge aviat podria ser encara més intel·ligent. Els investigadors estan treballant en IA programable incrustada a les càmeres.
Actualment, les imatges s'han de recuperar d'una càmera i processar-les al núvol. Però les noves capacitats permeten als usuaris crear agents d'IA personalitzats i desplegar-los a les càmeres.
"Per als caçadors furtius, per exemple, si sabeu que viatgen en un cotxe blanc o que un d'ells sempre porta una gorra groga, podríeu actualitzar les càmeres des de lluny amb aquesta nova informació", va dir Caton..
