Sztuczna Inteligencja Wzmocniona Sępami Mogłaby Zrewolucjonizować Ochronę Przyrody i Wykrywanie Chorób

Naukowcy wykorzystują sępy i sztuczną inteligencję do śledzenia padliny, monitorowania śmiertelności dzikiej fauny, wykrywania chorób oraz ujawniania nielegalnych działań na ogromnych obszarach.

Naukowcy opracowali metodę śledzenia zwłok zwierząt na rozległych terenach za pomocą AI, korzystając z sępów jako naturalnych detektorów. Badanie zostało opublikowane w Journal of Applied Ecology.

Łącząc zaawansowaną technologię bio-logowania z wrodzonym zachowaniem padlinożerczym sępów, zespół stworzył system, który może pomóc monitorować śmiertelność dzikiej przyrody, wykrywać wybuchy chorób, a nawet odkrywać nielegalne polowania na dzikie zwierzęta.

Badacze opracowali algorytm AI, który automatycznie i dokładnie klasyfikuje zachowania sępów o białych grzbietach, korzystając z danych pochodzących z tagów zwierzęcych.

Jako padlinożercy, sępy nieustannie szukają padliny, a dzięki dodatkowemu algorytmowi sztucznej inteligencji, naukowcy mogą teraz automatycznie lokalizować padlinę na dużych obszarach, korzystając z danych pochodzących od zaopatrzonych w znaczniki sępów.

Badanie skupiło się na afrykańskich sępach białogrzbietych, znanych ze swojej zdolności do lokalizowania padliny z dużych wysokości.

Zespół badawczy zaopatrzył 29 sępów, zarówno dzikich, jak i udomowionych, w bio-loggery, aby rejestrować ich ruchy i zachowania. Dane zebrane od tych ptaków zostały następnie przeanalizowane za pomocą technik uczenia maszynowego, aby rozróżnić sześć różnych zachowań, takich jak jedzenie czy latanie.

Korzystając z tych danych, badacze zastosowali proces nazywany „klasteryzacją” do danych GPS, grupując lokalizacje, w których sępy spędzały dużo czasu.

Klastry zostały przeanalizowane, aby ustalić, czy są związane z padliną zwierząt. Ten etap był kluczowy, ponieważ sępy często gromadzą się w grupach wokół padliny, co utrudnia precyzyjne zlokalizowanie miejsca bez pomocy technologicznej.

Po zidentyfikowaniu klastrów, badacze nauczyli algorytm AI rozróżniać obszary z padliną od tych bez niej.

Rezultaty były imponujące: model zdołał prawidłowo zidentyfikować miejsca, w których znajdowały się padlina, z wysokim stopniem dokładności, osiągając 92% precyzji i 89% czułości. W terenie, zespoły wykorzystywały te dane do zbadania ponad 1900 skupisk, potwierdzając obecność padliny w 580 z nich.

Sukces tego podejścia pokazuje możliwości połączenia naturalnego zachowania zwierząt z technologią AI w rozwiązywaniu skomplikowanych wyzwań środowiskowych.

Ta metoda jest skuteczna nie tylko dla sępów, ale może być również dostosowana do innych gatunków, umożliwiając badaczom śledzenie różnych zasobów ekologicznych, takich jak źródła wody czy miejsca noclegowe.

Ponadto, ten system ma szersze zastosowanie w ochronie dzikiej przyrody. Wykrywając padlinę na wolności, badacze mogą śledzić wybuchy chorób u zwierząt, lub zidentyfikować przypadki zatrucia środowiska, takie jak toksyny sinic, które zabijały słonie w Botswanie.

System ten może być także używany do wykrywania nielegalnych działań związanych z dziką przyrodą, takich jak kłusownictwo czy nieautoryzowane usuwanie zwierząt.

Jedną z kluczowych zalet tego podejścia jest to, że nie polega na dużej liczbie otagowanych sępów. System działa nawet jeśli tylko jeden sęp jest obecny na miejscu tuszy, co czyni go ekonomicznie korzystnym i łatwiejszym do wdrożenia na obszarach o dużym zasięgu.

Ta elastyczność stanowi znaczące ulepszenie w porównaniu do wcześniejszych metod, które wymagały obecności wielu oznaczonych sępów, aby potwierdzić lokalizację padliny.

Oprócz wykrywania padliny, metoda ta może być dostosowana do monitorowania innych zachowań dzikiej przyrody, takich jak identyfikacja gniazd podczas sezonów lęgowych.

Ta wszechstronność pokazuje, że połączenie sępów, technologii bio-logowania i uczenia maszynowego może stanowić potężne narzędzie do zrozumienia zachowań zwierząt i poprawy działań na rzecz ochrony przyrody.

Podsumowując, to badanie nie tylko prezentuje, jak technologia może wykorzystać naturalne zdolności zwierzęcia do monitorowania i ochrony dzikiej przyrody.

Z potencjalnymi zastosowaniami dla ochrony przyrody, śledzenia chorób i wykrywania nielegalnych działań, to badanie oferuje nową drogę naprzód dla zarządzania dziką przyrodą i monitoringu środowiska.