Перехитрить браконьеров с помощью искусственного интеллекта

Численность диких тигров за век сократилась с более чем 60 000 до примерно 3 200 особей. Браконьерство — одна из ключевых причин этого резкого падения. Прямая охрана силами патрулей — основной метод защиты исчезающих видов, но у природоохранных агентств ограниченные ресурсы.

При поддержке Национального научного фонда (NSF) и Армейского исследовательского управления ученые используют искусственный интеллект (ИИ) и теорию игр для борьбы с браконьерством и незаконными вырубками по всему миру, сотрудничая с исследователями и защитниками природы из США, Сингапура, Нидерландов и Малайзии.

PAWS: когти против браконьерства

Исследователи создали приложение на базе ИИ — PAWS (Protection Assistant for Wildlife Security). Его первое тестирование прошло в Уганде и Малайзии в 2014 году.

Как работает PAWS:

• Использует данные о прошлых патрулях и следах браконьерской деятельности.
• «Учится» и улучшает планирование маршрутов по мере получения новых данных.
• Учитывает сложный рельеф местности, чтобы строить практичные маршруты, экономящие время и силы.
• Создает «дорожную карту» патрулирования, учитывая зоны с наибольшей активностью животных (и браконьеров).
• Рандомизирует маршруты, чтобы избежать предсказуемых паттернов.

«Если браконьеры увидят, что патрули чаще ходят в одни районы, они разместят ловушки в других», — объясняет Фэй Фан, аспирант Университета Южной Калифорнии (USC).

С 2015 года PAWS используют неправительственные организации Panthera и Rimbat для защиты лесов в Малайзии. Система уже привела к увеличению числа обнаруженных следов браконьерской активности на километр пути.

Недавно PAWS объединили с новым инструментом CAPTURE (Comprehensive Anti-Poaching Tool with Temporal and Observation Uncertainty Reasoning), который еще точнее предсказывает вероятность атак. Исследователи ведут переговоры о внедрении системы в Уганде.

ИИ против незаконных вырубок

Другая часть команды USC разрабатывает методы для предотвращения незаконных рубок — крупной экономической и экологической проблемы многих развивающихся стран.

В партнерстве с некоммерческой организацией Alliance Vohoary Gasy ученые работали над защитой палисандровых и эбеновых деревьев на Мадагаскаре.

Исследователи разработали новый метод SORT (Simultaneous Optimization of Resource Teams). Он определяет оптимальный баланс и распределение ограниченных охранных ресурсов (персонал, транспорт) для максимальной защиты больших территорий.

Алгоритм, протестированный на реальных данных Мадагаскара, показал значительно лучшие результаты по сравнению со случайным выбором команд и ресурсов. Он прост, быстр и может быть адаптирован для других национальных парков.

«Междисциплинарное сотрудничество с практиками в этой области было ключевым в нашем исследовании и позволило нам улучшить наши работы в области искусственного интеллекта», — отметил Милинд Тамбе, руководитель исследовательской группы Teamcore в USC.

Эта работа демонстрирует, как компьютерные науки могут помочь в решении глобальных экологических проблем, вдохновляя других исследователей на применение своих знаний для защиты планеты.