Метод ИИ использует фото эко-туристов для мониторинга удалённых видов животных
Группа учёных из Университета Стоуни-Брук и Геологической службы США обнаружила, что приложения на основе искусственного интеллекта (ИИ) можно использовать для поиска и анализа фотографий, сделанных эко-туристами, в целях изучения удалённых видов животных.
В своём исследовании, опубликованном в журнале PLOS ONE, команда применила модель Segment Anything Model (SAM) для анализа изображений пингвинов Адели, снятых туристами в Антарктиде.
- Пингвины Адели считаются видом-индикатором (sentinel species), поскольку реагируют на изменения окружающей среды из-за глобального потепления. Однако их удалённость затрудняет изучение в естественной среде.
Исследователи отметили два фактора, которые могут помочь в изучении пингвинов:
- Повсеместная доступность камер в смартфонах.
- Рост популярности эко-туризма в удалённые регионы, участники которого делают множество фото- и видеоматериалов.
Методология исследования:
- Для сопоставления наземных и спутниковых снимков была разработана и использована цифровая модель рельефа.
- ИИ-модель SAM применялась для идентификации и сегментации пингвинов на изображениях, что позволило определить их местоположение в контексте среды обитания.
Результаты:
- Контекстуализация изображений позволила отслеживать перемещение колоний пингвинов с течением времени.
- Было установлено, что пингвины перемещаются в зависимости от погодных условий, что даёт подсказки о потеплении окружающей среды.
- Метод также позволил отслеживать размер колоний, на который влияют состояние здоровья птиц и географические условия их обитания.
Исследователи пришли к выводу, что такой метод сбора и анализа визуальных данных может быть ценным инструментом для учёных, позволяя больше узнать как о самих пингвинах, так и о климатических изменениях в Антарктике.