Канадские исследователи разработали систему искусственного интеллекта, которая идентифицирует по внешности медведей гризли.
Необходимость в такой программе возникла для исследований Мелани Клэпхем (Melanie Clapham), которая изучает поведение медведей в природе и должна наблюдать за отдельными особями в течение многих лет. В зависимости от времени года один и тот же гризли может значительно увеличиваться или уменьшаться в размере. Перед зимней спячкой он набирает вес, а весной выходит из берлоги похудевшим. К тому же медведи меняются внешне на протяжении всех 20–25 лет своей жизни. Поэтому Мелани Клэпхем сомневалась, что возможно научить искусственный интеллект узнавать медведей так же, как системы автоматического распознавания лиц узнают людей. Однако специалисты по компьютерным технологиям сумели решить эту задачу.
Клэпхем и ее коллега по университету Крис Даримон (Chris Darimont) в 2017 году подключились к сайту Wildlabs.net, который помогает наладить связь между инженерами и специалистами по защите природы. К проекту присоединились разработчики программного обеспечения Эд Миллер (Ed Miller) и Мэри Нгуэн (Mary Nguyen). За несколько лет они создали алгоритм машинного обучения для идентификации отдельных медведей. Статья с описанием их программы BearID с открытым исходным кодом опубликована в журнале Ecology and Evolution.
В качестве обучающего материала команда использовала более трех тысяч идентифицированных фотографий гризли. Поскольку у медведей нет заметных пятен или полос на шкуре, которые используются для идентификации жирафов или тигров, основными признаками, использованными для индивидуализации, стали расстояния между ушами, носом, глазами и верхней границей лба. Затем работу системы проверили еще на 935 фотографиях. Доля правильно узнанных медведей достигла 84 %, причем искусственный интеллект, как правило, ошибался в тех же случаях, когда сфотографированных медведей не могла различить и сама Мелани Клэпхем.
Клэпхем говорит, что BearID могут использовать работники национальных парков для отслеживания перемещений медведей. Вместо того чтобы ловить животных и закреплять на их теле радиометки, можно будет опознавать их по снимкам, сделанным в лесах автоматическими камерами. Исследовательская группа надеется, что такие системы, как BearID, можно будет использовать для узнавания медведей-губачей, белогрудых и малайских медведей, а также для оленей карибу и волков. По словам Клэпхем, для обучения такой системы требуется по нескольку разных фотографий 50–100 особей нужного вида.
