Как искусственный интеллект может помочь предотвратить браконьерство на слонов

Новая система искусственного интеллекта PoachNet, разработанная исследователями из Кардиффского университета, может помочь предотвратить браконьерство на слонов в Малайзии.

Суть разработки

PoachNet — это инструмент машинного обучения, созданный путём интеграции глубокого обучения, GPS-данных о слонах и знаний об их поведении для прогнозирования и предотвращения браконьерства в Сабахе.

Как это работает

• GPS-данные слонов анализируются с помощью специального типа ИИ — последовательной нейронной сети — для предсказания их перемещений.
• Эти прогнозы добавляются в семантическую базу знаний (knowledge graph).
• PoachNet использует систему, основанную на правилах, для применения "правил браконьерства" и выявления скрытых закономерностей в данных, идентифицируя риски на основе близости к опасным зонам.

Результаты и преимущества

• В тестах PoachNet показал более высокую точность, чем другие ведущие методы.
• Система эффективно обрабатывает сложные пространственно-временные данные и превращает прогнозы в практические правила.
• PoachNet может помогать в распределении ресурсов для борьбы с браконьерством и в оптимальном размещении камер с датчиками движения в зонах повышенного риска.

Значение и перспективы

• PoachNet уникален тем, что интегрирует семантически смоделированные региональные данные с алгоритмами машинного обучения и семантическими рассуждениями.
• Подход, основанный на данных, может быть обобщён для применения в других подобных локациях и национальных парках.
• Систему можно расширить, интегрировав дополнительные источники данных: акустические датчики для обнаружения выстрелов, спутниковые снимки для мониторинга изменений среды и активности человека, а также данные криминальной разведки.

Контекст проблемы

Борнейские слоны (численность менее 1500 особей) находятся под угрозой из-за потери среды обитания, конфликтов с человеком и браконьерства, которое продолжает подпитываться нелегальной торговлей слоновой костью.