Żyrafa: Big data dla dużych zwierząt

W 1956 roku Kanadyjka Anne Innis Dagg, mająca wówczas zaledwie 23 lata, postanowiła samotnie udać się do Republiki Południowej Afryki, aby badać żyrafy w ich naturalnym środowisku. Była pierwszą zachodnią badaczką, która tego dokonała. Jej odkrycie było równie proste, co odkrywcze: wzór plamek każdej żyrafy jest niepowtarzalny, niczym odcisk palca. Ta rewolucyjna wówczas idea stała się teraz, prawie siedemdziesiąt lat później, podstawą jednego z najnowocześniejszych narzędzi sztucznej inteligencji służących ochronie środowiska.

W firmie Microsoft z dumą prezentujemy GIRAFFE (Generalized Image-based Re-identification using AI for Wildlife Feature Extraction), narzędzie open source stworzone przez zespół Microsoft AI for Good Lab we współpracy z Wild Nature Institute. Jego celem jest pomoc ekologom w śledzeniu i ochronie zagrożonych wyginięciem żyraf w Tanzanii. To narzędzie, będące efektem ponad dekady współpracy, dostarcza już kluczowych informacji na temat stabilizacji krytycznych populacji żyraf w regionie. A to dopiero początek.

Żyrafy występują wyłącznie w Afryce, a w Tanzanii ich populacja zmniejszyła się o ponad 50% w ciągu ostatnich 30 lat. Dorosłe samice są częstym celem kłusowników, co powoduje rozdrobnienie populacji i narażenie ich na niebezpieczeństwo. Aby odwrócić ten trend, ekolodzy potrzebują danych: wskaźników przeżywalności, szlaków migracji, wzorców rozrodu i innych. Jednak zebranie i przeanalizowanie wszystkich tych informacji było do tej pory zniechęcającym zadaniem. Tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja.

To nowe narzędzie wykorzystuje wizję komputerową do identyfikacji poszczególnych żyraf na podstawie ich miejsc występowania. Automatyzuje również zadania takie jak tagowanie obrazów i aktualizacja katalogów, znacznie usprawniając pracę badaczy. Jest szybkie, skalowalne i zaprojektowane do użytku w rzeczywistych warunkach ochrony przyrody.

Rozpoznawanie AI: Identyfikuje żyrafy z dokładnością ponad 90%, a w wielu przypadkach sięgającą 99%.

Kompletny przepływ pracy: obejmuje cały proces, od przesłania zdjęć po recenzję i aktualizację katalogu.

Przystępny projekt: Interfejs jest przejrzysty i łatwy w obsłudze zarówno dla naukowców, jak i badaczy terenowych, bez konieczności posiadania wiedzy programistycznej.

Skalowalna infrastruktura: przetwarzanie tysięcy obrazów w krótkim czasie, średnio poniżej dwóch sekund na dopasowanie.

Oprogramowanie typu Open Source: dostępne na GitHub, z narzędziami zarówno dla użytkowników technicznych, jak i nietechnicznych.

Za każdym razem, gdy żyrafa jest fotografowana – zazwyczaj z prawej strony, która pełni funkcję jej „karty identyfikacyjnej” – narzędzie porównuje obraz z bazą danych i albo identyfikuje ją, albo oznacza do ręcznego przeglądu. Każda kampania obserwacyjna generuje ponad 1500 zdjęć. To, co kiedyś zajmowało dni, teraz zajmuje minuty.

„Oprogramowanie do rozpoznawania wzorców i widzenie komputerowe pozwalają nam śledzić tysiące żyraf. Fotografujemy każdą żyrafę, którą widzimy, i przesyłamy te obrazy do systemu. Ta baza danych jest niezbędna, aby wiedzieć, gdzie się dobrze rozwijają, a gdzie nie, dzięki czemu możemy podejmować skuteczne działania w celu ich ochrony” – wyjaśniają Derek Lee i Monica Bond z Wild Nature Institute.

Architektura GIRAFFE nie ogranicza się do żyraf. Choć została stworzona z myślą o nich, można ją dostosować do każdego gatunku o charakterystycznych wzorcach wizualnych: zebr, tygrysów, rekinów wielorybich i wielu innych. Na tym polega siła otwartej nauki: zbuduj ją raz, a korzyści się pomnożą.

Jesteśmy szczególnie wdzięczni Wild Nature Institute i Masai Giraffe Conservation Project. Ich niestrudzona praca w terenie, wiedza i zaangażowanie umożliwiły ten przełom.

W firmie Microsoft wierzymy, że największe wyzwania świata – takie jak zmiany klimatu, bioróżnorodność i zrównoważony rozwój – wymagają nie tylko zaangażowania, ale także współpracy. Sama sztuczna inteligencja nie uratuje żyraf, jednak w rękach zaangażowanych naukowców może zdziałać cuda. ​​Zadbajmy o to, by najwyższe olbrzymy sawanny i planety nadal miały gdzie spacerować.