Technologie, které na sociálních sítích slouží k rozlišováním lidských obličejů, bude zachraňovat ohrožená zvířata před pytláky. Časem by se měla naučit poznat i nemocné nebo zraněné jedince.
Umělá inteligence bude chránit ohrožená zvířata před pytláky. Učí se to na milionu obrázků
Londýnská zoologická společnost se spojila s Googlem, aby vytvořily novou „umělou inteligenci“. Ta bude zcela sama analyzovat obrovské množství snímků, které pořizují automatické fotoaparáty ukryté v divočině celého světa. Cílem je pomoci zachránit slony před vyhynutím.
Program bude umět nejen spočítat slony ve stádu a upozorňovat strážce parků na pytláky, ale rozpozná individuální slony. Normálně se takové programy využívají v různých aplikacích zejména na mobilních telefonech. Rozpoznávají vzory v lidských obličejích, pomocí nich rozeznávají individuální tváře.
Stejný princip, ale silně upravený, nyní použili k tomu, aby program pátral po individuálních vzorech na sloních chobotech, ocasech a dalších částech těla.
Vědci na to využili algoritmus založený na strojovém učení jménem Cloud AutoML Vision. Naučí ho teď na velkém vzorku fotografií, jak rozpoznávat lidi od zvířat a jednotlivé druhy zvířat navzájem. Pokud se na místech, kde mají žít jen zvířata, objeví silueta člověka, systém okamžitě upozorní strážce vybrané oblasti na riziko pytláctví.
Pytláci v ohrožení
Podle Londýnské zoologické společnosti by tento systém mohl představovat obrovskou výhodu v boji proti pytlákům a dává naději, že by se dařilo lépe chránit ohrožená zvířata. Zatím se totiž podobnými snímky museli probírat „manuálně“ lidé, což vyžadovalo velkou lidskou kapacitu a navíc to trvalo příliš dlouho na to, aby se taková data dala nějak prakticky využít.
Umělá inteligence tohle všechno změní, navíc se dá v průběhu času s více naučenými druhy zvířat i jednotlivými tvory systém dále vylepšovat. Autoři totiž doufají, že po dalších úpravách kódu by se program mohl naučit také třeba rozpoznat nemocná nebo zraněná zvířata od těch zdravých.
V polovině ledna byl program uvolněný pro vývojáře; to znamená, že nyní s ním budou moci různé organizace začít experimentovat. Jeho autoři algoritmus učí znát zvířata na vzorku 1,5 milionu zvířat – jsou v něm sloni i žirafy z Keni, orangutani i luskouni z Bornea a další zvířata.