Белая медведица с двумя медвежатами в заповеднике о. Врангеля.
Мониторинг в заповедниках России
Ученые МФТИ совместно с Минприроды России активно внедряют технологии ИИ (искусственного интеллекта) для мониторинга биоразнообразия на особо охраняемых природных территориях Российской Федерации.
В ведении Минприроды России находятся 107 заповедников, 66 национальных парков, 63 заказника, и на каждой из этих территорий расположено от несколько десятков до сотен фотоловушек. Анализ получаемых данных требует просмотра тысяч фотографий, что сложно для человека, но легко решается с помощью программ технического зрения, в основе которых лежат обученные нейронные сети.
«У каждого заповедника свои задачи: в нацпарке «Земля леопарда» и Сихотэ-Алинском заповеднике в Приморском крае мы учим ИИ различать кошачьих, на острове Матвеев в Баренцевом море — вести учет моржей, в Центрально-Лесном заповеднике — следить за популяцией медведей, а ловить браконьеров — в Себежском и в Саяно-Шушенском парке. Везде есть свои нюансы», – рассказал о проекте доцент МФТИ Андрей Леус.
Автоматическая обработка фотоматериала позволяет отслеживать популяцию диких животных, вести их учёт, находить нарушителей в труднодоступных местах. Сначала учёные научили ИИ просто сортировать фотографии. После упорядочивания фотоархива родилась новая задача — определить, какое животное на фотографии. В итоге программа уже «знает» более 30 видов дикой фауны.
«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 животных, у которых есть свой неповторимый рисунок, который “запоминает” нейросеть. В итоге мы фиксируем жизнедеятельность каждой особи, не нарушая её жизненный ареал. А для обучения ИИ собираем большую базу данных».
Идентификация моржей
Моржи на аэроснимке (вверху) и моржи, отмеченные нейросетью (внизу).
Моржи на аэроснимке, обработанном нейросетью. Нейронные сети с каждым годом все шире применяются при исследованиях разных видов морских млекопитающих. Атлантические моржи в этом плане отлично подходят для отработки технологии: они представляют собой немногочисленную и в значительной степени изолированную группировку.
Задача идентификации моржей стояла перед разработчиками и на острове Матвеев в Ненецком автономном округе. Чем отличаются друг от друга моржи? Оказалось, у них очень специфический набор шрамов и сколов на клыках.
«На острове Матвеев тестируется решение задачи учёта моржей. Здесь данные собираются с аэроснимков. Экологам пересчёт моржей необходимо делать довольно часто — численность популяции напрямую связана с экологической ситуацией. Мы обучали ИИ в заповеднике на острове, там моржей не очень много: 1000–1500 на лежбище.
Это атлантические моржи, и они занесены в Красную книгу. Если изучать тихоокеанских, то их может быть до 15 000 одновременно. Точный ежедневный подсчёт такого количества для человека — сложная задача, но для нейросети — вполне выполнимая», — поделился Андрей Леус.
Нейронные сети с каждым годом все шире применяются при исследованиях разных видов морских млекопитающих. Атлантические моржи в этом плане отлично подходят для отработки технологии: они представляют собой немногочисленную и в значительной степени изолированную группировку.
В Центрально-Лесном заповеднике изучают популяцию медведей, и, хотя нейросеть ещё не может различать особей, она способна отследить их передвижение. Благодаря разработанным биологами методам подсчёта программа не только изучает их миграцию, но и прогнозирует развитие популяции: рост или падение.
Браконьеры — большая проблема
Видите на левом снимке браконьера? А нейросеть видит! (Фото справа)
В Себежском и Саяно-Шушенском заповедниках, помимо учёта и изучения животных, есть большая проблема — браконьеры. В этом случае нейросеть способна найти людей среди тысяч фотографий. С помощью дрона можно зафиксировать факт незаконной рыбалки или охоты, а нейросеть выбирает фотографии нарушения, при этом защитный камуфляж ИИ с легкостью распознает.
Но впереди уже формируются новые задачи, и одна из них — поиск арктических медведей. Найти белого мишку на белом снегу — задача не из лёгких, и ещё больше осложняется тем, что территория миграции медведей достаточно обширная, а снимков с реальными хищниками немного. Учёные МФТИ предложили для обучения нейросети использовать синтетических медведей.
Конечно, столь масштабные задачи требуют больших ресурсов, и это вполне решаемо с помощью привлечения молодых специалистов. С этой целью платформа «Россия — страна возможностей» совместно с МФТИ уже не в первый раз проводит масштабные хакатоны «Цифровой прорыв», на которых участники решают практические задачи.
В качестве отраслевых экспертов Минприроды России привлекает как сотрудников заповедников, так и представителей научных и общественных организаций, осуществляющих природоохранную деятельность. Участники хакатонов предлагают зачастую интересные альтернативные решения, а победители, помимо денежных вознаграждений, могут найти реальное применение своим идеям.
В мае в Хабаровске Минприроды совместно с МФТИ провело хакатон по теме «ИИ на страже популяции ненецких моржей». До конца года Минприроды России планирует ещё два хакатона, где рассмотрят тему оптимальных методов поиска белых медведей в Арктике и мониторинга хозяйственной деятельности по материалам дистанционного зондирования земли.
Пресс-служба МФТИ Источник
