В МФТИ поставили ИИ на службу защиты диких животных в заповедниках России

Мониторинг биоразнообразия на особо охраняемых природных территориях Российской Федерации с помощью технологии искусственного интеллекта (сверточных нейросетей) внедряют ученые МФТИ совместно с Минприроды России, 24 августа пишет журнал МФТИ «За науку».

В каждом из 107 заповедников, 66 национальных парков, 63 заказников, находящихся в ведении Минприроды, по всей их территории расположены от несколько десятков до сотен фотоловушек.

Они ведут съемку любого движения от падения ветки до перемещения животного, птицы или человека, поэтому анализ тысяч фотографий, получаемых от этого оборудования сложен и утомителен для человека. Однако с такой задачей легко справляются программы технического зрения на основе обученных нейронных сетей.

О проекте создания программного обеспечения, предназначенного для целей автоматической обработки получаемого фотоматериала, рассказал доцент кафедры радиоэлектроники и прикладной информатики факультета радиотехники и кибернетики Московского физико-технического института Андрей Леус:

«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, и их необходимо учитывать при создании программ, которые в итоге позволяют за считаные часы обработать огромные хранилища фотографий, разложить их по папкам и вести системный учет».

В процессе обучения ИИ его сначала научили «раскладывать» кадры по папкам (животные, техника, люди), удаляя неинформативные фотографии. Следующей задачей после упорядочивания фотоархива стало определение вида животного, попавшего на фотографию. В настоящее время программа уже «узнает» порядка 30 видов диких животных.

«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», — отметил Андрей Леус.

Результатом стало то, что теперь возможно фотофиксировать жизнь каждого отдельного животного без вмешательства в его жизненный ареал, подчеркнул ученый. Он рассказал, что необходимую для обучения ИИ базу данных по кошачьим ученые получили от заповедника «Земля леопарда», что позволит определять каждого тигра и леопарда на их территории.

Первый замминистра природных ресурсов и экологии РФ Константин Цыганов отметил, что «машинное зрение» «кардинально упростило и ускорило процесс категоризации видов животных и дало возможность перейти к решению более сложных задач по построению моделей учета зверей».

Решая аналогичную задачу для заповедника на острове Матвеев в Ненецком автономном округе, где нужно было идентифицировать моржей, ученым пришлось разбираться с тем, чем отличаются один морж от другого. Выяснилось, что у каждого из них есть специфический набор шрамов и сколов на клыках.

«На острове Матвеев тестируется решение задачи учета моржей. Здесь данные собираются с аэроснимков. Экологам пересчет моржей необходимо делать довольно часто — численность популяции напрямую связана с экологической ситуацией», — сообщил Андрей Леус.

Обучение ИИ велось в заповеднике на острове, где моржей не так много. Это 1000–1500 атлантических моржей, занесенных в Красную книгу. Однако для изучения тихоокеанских моржей в открытом море, которых может быть до 15 000 одновременно, точный ежедневный подсчет их количества человеком выполнить сложно, в отличие от нейросети, для которой такая задача вполне по плечу, рассказал Леус.

Хотя для сотрудников Центрально-Лесного заповедника, которые изучают популяцию медведей, нейросеть еще не может различать отдельных особей, но она отслеживает их передвижение, а с помощью разработанных биологами методов подсчета животных программа изучает их миграцию и прогнозирует рост или падение численности популяции.

Для Себежского и Саяно-Шушенского заповедников, кроме учета и изучения животных, ИИ помогает решать проблему браконьерства. Нейросеть способна выявить людей среди тысяч фотографий. Дрон фиксирует факт незаконной рыбалки или охоты, а нейросеть отбирает фотографии нарушения, и никакой защитный камуфляж не помешает ИИ разглядеть браконьера.

Следующей задачей для ученых станет программа поиска арктических медведей. что сделать на белом снегу довольно сложно. При этом территория миграции медведей обширна, а снимков с этими животными немного. Для обучения нейросети ученые МФТИ предложили «населить» Арктику синтетическими медведями, чтобы научить ИИ безошибочно определять на снимках уже настоящего зверя.

Совместная работа ученых МФТИ и Минприроды продолжается.