15分ごとに、世界は密猟者に別の象を失い、この驚異的な割合で、被害は急速に増加し、死傷者は年間約35, 000人に達しています。 密猟の危機はタンザニアのセレンゲティ国立公園のような場所で最も顕著であると、ジェームス・ビンセントはVergeについて報告しています。ここでは、わずか150人のレンジャーがベルギーの大体の土地を監督しています。 しかし、TrailGuard AIと呼ばれる新しい人工知能を備えたカメラは、レンジャーと環境保護論者が人手不足によって残されたギャップを埋めることを支援することを目指しています。
InverseのDanny Paezが書いているように、新しいツールは顔と物体の認識技術を利用して、潜在的な密猟者を見つけます。 カメラは、自然保護区に入る未知の人や車両を感知すると、すぐに近くのレンジャーに潜在的な脅威を警告し、当局は理論的には密猟者が標的に到達する前に阻止できるようにします。
TrailGuard AIは、非営利のサステナビリティ組織であるResolveが、テクノロジーの巨人Intel、National Geographic Society、Leonardo DiCaprio Foundationなどと共同で開発しました。 このツールは、IntelのMovidius Myriad 2コンピュータービジョンプロセッサーと、視覚画像を分析するために訓練された機械学習アルゴリズムである畳み込みニューラルネットワークに依存しており、モーショントリガー映像を迅速に分類し、関連する脅威を特定します。 2019年末までに、チームは100の保護区にカメラを設置し、年間推定25, 000匹の動物を節約したいと考えています。
EngadgetのJon Fingasによれば、この小さなツールはほぼ鉛筆のサイズであり、したがって、密猟者にその存在を警告せずに茂みやブラシに押し込むのに理想的です。 Kyle WiggersがVenture Beatについて述べているように、TrailGuardのこの最新バージョンは、その小さなサイズのメリットに加えて、以前のプロトタイプで発生した問題を回避します。 以前のTrailGuardカメラは、15か月の期間で20を超える密猟ギャングのメンバーを正常に識別しましたが、大量の画像を送信し、移動する野生生物や吹きさらしの木の枝によって引き起こされる誤検知を受けやすくなりました。 ツールの初期のイテレーションでは、収集した画像の数が多いため、バッテリーの寿命が短く、全体的なコストが高くなりました。
それに比べて、最新のTrailGuardははるかに選択的で、密猟者を含む可能性が高い画像の小さなグループのみを渡します。 Resolveのエンジニアは、さまざまな角度、ポーズ、コンテキストを備えた数十万枚の写真をカメラのニューラルネットワークに供給することで、ソートアルゴリズムを微調整しました。 Intelのケーススタディで説明されているように、TrailGuardのコア機能は「リアルタイムでキャプチャされた膨大な数の画像をスキャンし、関心のあるコンテンツがない圧倒的多数を破棄し、フレーム内の人間を特定する」ことです。当局に渡された画像により、カメラはレンジャーが即座に応答することを可能にし、すべてがうまくいけば、「殺害が始まる前に密猟者を捕獲する」。
この選択性と一般的に合理化された設計のおかげで、このツールはバッテリー寿命も大幅に長くなっています：インテルのプレスリリースによると、カメラはバッテリーを消耗することなく最長1.5年間稼働できます。
TrailGuardは、最新のテクノロジーを活用した多くの新しい保全ツールの1つにすぎません。 InverseのPaezは、中国のコンピューター科学者がGoogleマップの衛星画像を使用して古代の墓の略奪を追跡し、ワシントン大学の研究者が密輸象牙を特定するために遺伝子検査を利用するなどの追加例を挙げています。
TrailGuardの背後にあるチームは、同じニューラルネットワークトレーニングメカニズムを利用するスピンオフツールの開発にも取り組んでいます。 VillageGuardと呼ばれる計画されたバリアントは、動物が公園の外や人間と出会う可能性のあるエリアに迷い込むと、地元の人やレンジャーに警告を発します。アマゾン。
