Снежные барсы известны как «призраки гор» не зря. Представьте, как исследователи месяцами ждут в суровых горах Азии, надеясь мельком увидеть хотя бы одного из них. Эти неуловимые большие кошки бесшумно перемещаются по скалистым склонам, их бледная шерсть так гармонично сочетается со снегом и камнем, что даже самые опытные биологи редко замечают их в дикой природе.
Традиционные методы отслеживания — поиск следов, помёта и других признаков — имеют свои ограничения. Вместо того чтобы ждать счастливой встречи лицом к лицу, защитники природы из Общества охраны дикой природы под руководством экспертов, включая Стефана Остроуски и Сороша Поя Фарьяби, начали использовать автоматизированные фотоловушки в Афганистане. Эти устройства делают снимки при обнаружении движения, фиксируя тысячи изображений в течение месяцев в надежде получить редкий снимок снежного барса.
Но съёмка изображений — это только половина дела. Следующая, ещё более сложная задача — отличить одного снежного барса от другого.
На первый взгляд это может показаться простым: у каждого снежного барса уникальный узор из чёрных розеток на шерсти, как отпечаток пальца или лицо в толпе. Однако на практике идентификация особей по этим узорам — процесс медленный, субъективный и подверженный ошибкам. Фотографии могут быть сделаны под странными углами, при плохом освещении или с частично скрытой частью животного, что затрудняет сопоставление.
Распространённая ошибка происходит, когда фотографии с разных камер помечаются как изображения разных животных, хотя на самом деле на них один и тот же индивид, что приводит к завышению оценок популяции. Хуже того, изображения с фотоловушек могут быть перепутаны или неправильно размещены, разделяя встречи одного животного на несколько партий и идентичностей.
Помощь искусственного интеллекта
Современные инструменты искусственного интеллекта (ИИ) революционизируют обработку больших фотобиблиотек. ИИ может быстро отсортировать тысячи изображений, выделяя те, на которых есть снежные барсы, и игнорируя нерелевантные, например, снимки голубых баранов, серо-белых горных ландшафтов или теней.
ИИ может идентифицировать отдельных снежных барсов, анализируя их уникальные узоры розеток, даже когда позы или освещение различаются. Каждое столкновение со снежным барсом сравнивается с каталогом ранее идентифицированных фотографий и получает известный идентификатор, если есть совпадение, или регистрируется как новое животное, если нет.
В недавнем исследовании несколько коллег и я оценили два алгоритма ИИ, как по отдельности, так и в тандеме. Первый алгоритм, называемый HotSpotter, идентифицирует отдельных снежных барсов, сравнивая ключевые визуальные особенности, такие как узоры шерсти, выделяя отличительные «горячие точки» жёлтым маркером. Второй — это более новый метод, называемый pose invariant embeddings, который работает аналогично технологии распознавания лиц: он распознаёт слои абстрактных признаков в данных, идентифицируя одно и то же животное независимо от того, как оно расположено на фотографии или какое освещение может быть.
Эти алгоритмы были интегрированы в Wildbook, открытую веб-платформу, разработанную некоммерческой организацией Wild Me и теперь принятую ConservationX. Мы развернули объединённую систему на бесплатном веб-сайте Whiskerbook.org, где исследователи могут загружать изображения, искать совпадения с помощью алгоритмов и подтверждать эти совпадения путём сравнения изображений.
Эти системы ИИ не застрахованы от ошибок. ИИ быстро сужает круг кандидатов и отмечает наиболее вероятные совпадения, но экспертная проверка обеспечивает точность, особенно с трудными или неоднозначными фотографиями.
Сочетание человеческого опыта с поддержкой ИИ приводит к наиболее точным результатам. Мои коллеги и я надеемся, что, используя такие инструменты, как Whiskerbook и встроенные в них системы ИИ, исследователи смогут быстрее и увереннее изучать этих неуловимых животных.
С помощью инструментов ИИ, таких как Whiskerbook, мы получаем ещё один способ защитить снежных барсов, но успех зависит от постоянной приверженности защите их хрупких горных домов.