Для більшості людей оцінка ваги або кольору шерсті ведмедя не є першорядним завданням під час несподіваної зустрічі з ним у лісі. Але для екологів та зоологів ці показники мають вирішальне значення, коли йдеться про збереження виду.
А щоб ці науковці з легкістю відрізняли одного хижака від іншого, команда дослідників із Федеральної політехнічної школи Лозанни (EPFL, Швейцарія) та Тихоокеанського університету Аляски (APU, США) розробила PoseSwin – модель машинного навчання, що здатна розрізняти бурих ведмедів, як це роблять системи розпізнавання людських облич.
Як працює ця ШІ-технологія?
Модель PoseSwin була навчена на більш ніж 72 000 знімках 109 бурих ведмедів. Світлини зробила у 2017-2022 рр. дослідниця з APU Бет Розенберг. Вона фотографувала тварин удень і вночі за різних погодних умов, розповіло видання Popular Science.
Пані Розенберг та її колеги, спираючись на свої знання про фізіологію бурих ведмедів, визначили кілька анатомічних деталей, які залишаються відносно незмінними протягом усього життя тварини. Серед цих особливостей – кут надбрівної дуги, розташування вух та форма морди. Команда також звернула увагу на те, який вигляд мають ведмеді в різних позах та під різними кутами.
«Наша інтуїція підказувала, що поєднання особливостей голови та пози буде більш надійним показником, ніж просто форма тіла, яка різко змінюється зі збільшенням ваги», – пояснив Олександр Матіс, учасник проєкту з EPFL. За його словами, зрештою «PoseSwin значно перевершила ті моделі, які використовували тільки зображення тіла або ігнорували інформацію про позу».
Під час польового тестування PoseSwin учені використали багато світлин бурих ведмедів, які зробили відвідувачі Національного парку та заповідника Катмай на Алясці, де періодично проводиться Тиждень товстих ведмедів. Дослідники завантажили фотографії у програму машинного навчання. І модель PoseSwin успішно ідентифікувала ведмедів на нових знімках із тими, які вже були в її базі даних.
«Цю технологію можна буде використовувати для аналізу тисяч фотографій, які відвідувачі роблять щороку, а також для складання карти пересування бурих ведмедів цією великою територією», – зазначила пані Розенберг.
Нині її команда використовує PoseSwin для моніторингу понад 100 ведмедів, що мешкають навколо державного заповідника Макніл-Рівер, не порушуючи їхнього повсякденного життя. Завдяки цій системі ШІ науковці отримують більш точну інформацію про здоров’я та добробут цих хижаків, що дуже важливо для збереження виду.
Ймовірно, можливості PoseSwin дослідники використовуватимуть не лише на ведмедях. Перші порівняльні тести показують, що нова модель неймовірно точно ідентифікує макак. Тож, можливо, незабаром її надзвичайно важлива робота пошириться на багато інших видів тварин.
Результати дослідження опублікував журнал Cell Current Biology.
Фото: Unsplash
