Недавно опубликованное в журнале Communications Earth & Environment исследование демонстрирует, как искусственный интеллект (ИИ) и сетевые науки могут помочь властям и природоохранным организациям бороться с незаконной торговлей дикими животными, выявляя центры такой торговли — даже в ранее не отмеченных аэропортах и до сообщения об инцидентах.
Анализ данных и выводы
Исследователи из Школы передовых вычислений Университета Южной Калифорнии (подразделение Инженерной школы Витерби Университета Южной Калифорнии) и Университета Мэриленда, Колледж-Парк, проанализировали характеристики почти 2000 аэропортов мира.
Их модель предсказала, что 307 аэропортов потенциально могут быть вовлечены в незаконную торговлю дикими животными, несмотря на отсутствие зарегистрированных изъятий в доступных данных. Из них 11 были определены как «скрытые горячие точки» с высокой степенью уверенности, включая два аэропорта США — Международный аэропорт Даллас/Форт-Уэрт и Международный аэропорт Денвер, которые ранее не были отмечены в глобальных базах данных о торговле.
Методология
Прогностическая модель использовала закономерности в исторических данных о торговле и текущие представления о ключевых характеристиках аэропортов, таких как центральное положение аэропорта в сети полётов, для выявления мест, вероятно, вовлечённых в незаконную торговлю. Также важными предикторами оказались случаи преступлений, связанных с флорой, в аэропорту и эффективность местных мер по борьбе с торговлей или устойчивости правоохранительных органов.
Результаты
Этот подход предлагает природоохранным организациям, федеральным агентствам и другим лицам, принимающим решения, новое понимание глобальных моделей незаконной торговли дикими животными через аэропорты. Помимо аэропортов США, другие горячие точки были выявлены в Китае, Индонезии, Италии, Мексике и на Филиппинах.
Авторы
Статья под названием «Кодирование и декодирование сетей незаконной торговли дикими животными выявляет ключевые характеристики аэропортов и необнаруженные горячие точки» была написана под руководством Ханны Мюррей, аспирантки факультета информатики имени Томаса Лорда в Университете Южной Калифорнии, при участии соавторов: доцента кафедры информатики Университета Южной Калифорнии Бистры Дилкиной, содиректора Центра искусственного интеллекта в обществе Университета Южной Калифорнии, и Мередит Гор, профессора и директора по исследованиям в Департаменте географических наук Университета Мэриленда, Колледж-Парк.
Цитаты авторов
«Эти выводы могут дать лицам, принимающим решения, возможность делать более проактивный выбор в отношении предотвращения торговли дикими животными, а не использовать текущие реактивные подходы», — сказала Мюррей, лидер студенческого движения в Центре искусственного интеллекта в обществе Университета Южной Калифорнии (CAIS).
«Наиболее значимым результатом нашей модели является практическое понимание, которое она предлагает тем, кто заинтересован в борьбе с незаконной торговлей дикими животными, например, как распределять ограниченные ресурсы и определять приоритеты для проведения мероприятий, чтобы добиться максимального эффекта», — добавила Дилкина.
Незаконная торговля дикими животными
Незаконный вывоз, торговля и транспортировка диких животных, растений и их продуктов является основной причиной утраты биоразнообразия, но усилия по сдерживанию этой деятельности остаются недостаточно развитыми, — сказала Дилкина, лидер в области искусственного интеллекта для сохранения биоразнообразия.
«Незаконная торговля дикими животными является второй по значимости угрозой для дикой природы после потери и фрагментации среды обитания, и нам срочно необходимо бороться с ней более эффективно, чтобы сохранить ключевое биоразнообразие», — подчеркнула она.
Выводы
Исследование расширяет ранее проведённую работу выпускника Университета Южной Калифорнии Аарона Фербера, ныне постдокторанта в Корнельском университете, который разработал модель искусственного интеллекта для прогнозирования потоков незаконно продаваемых диких животных.
Команда надеется, что это последнее исследование заложит основу для будущих исследований, которые дадут лицам, принимающим решения, более сильные, основанные на данных возможности в борьбе с незаконной торговлей дикими животными. Подход также может быть адаптирован для борьбы с другими формами незаконной деятельности, такими как торговля наркотиками и людьми.