Hvert 15. minut mister verden en anden elefant til krybskyttere - og i denne svimlende hastighed tilføjes skaden hurtigt, med ulykker, der topper omkring 35.000 om året. Stropskrisen er mest synlig på steder som Tanzanias Serengeti National Park, rapporterer James Vincent for randen : Her er det kun 150 rangister, der er ansvarlige for at føre tilsyn med et landstræk, der måler omtrent Belgiens størrelse. Men et nyt kamera, der er udstyret med kunstig intelligens, kaldet TrailGuard AI, sigter mod at hjælpe rangere og bevaringsmænd med at udfylde de huller, der er efterladt af mangel på arbejdskraft.
Som Invers 'Danny Paez skriver, trækker det nye værktøj på ansigts- og genkendelsesteknologi for at få øje på potentielle krybskyttere. Når kameraet registrerer ukendte personer eller køretøjer, der kommer ind i et naturreservat, advarer det med det samme nærliggende rangere om den potentielle trussel, hvilket gør det muligt for myndighederne - i teorien - at stoppe krybskytterne, inden de når deres mål.
TrailGuard AI blev udviklet af den non-profit bæredygtighedsorganisation Resolve i samarbejde med tech-giganten Intel, National Geographic Society, Leonardo DiCaprio Foundation og andre. Værktøjet er afhængig af Intels Movidius Myriad 2 computer vision-processor såvel som indviklede neurale netværk, som er maskinlæringsalgoritmer, der er trænet til at analysere visuelle billeder, til hurtigt at sortere gennem bevægelsesudløste optagelser og identificere relevante trusler. Ved udgangen af 2019 håber teamet at installere kameraer på 100 reserver, hvilket sparer anslagsvis 25.000 dyr om året.
Det lille værktøj er omtrent på størrelse med en blyant ifølge Engadgets Jon Fingas og er derfor ideelt til at gemme sig i buske og børste uden at advare krybskytter om dens tilstedeværelse. Ud over at drage fordel af dens små størrelse, omgår denne seneste iteration af TrailGuard problemerne, der er rejst af tidligere prototyper, som Kyle Wiggers bemærker for Venture Beat . Selvom et tidligere TrailGuard-kamera med succes identificerede medlemmer af mere end 20 krybskytterbande over en periode på 15 måneder, transmitterede det billeder i bulk og var modtagelige for falske positiver, der blev udløst af strejfende vilde dyr og forblæste trægrene. Tidlige iterationer af værktøjet havde også kort batterilevetid og højere samlede omkostninger på grund af det store antal billeder, det blev samlet.
Til sammenligning er den nyeste TrailGuard langt mere selektiv og videregiver kun en lille gruppe billeder, der mest sandsynligt indeholder krybskytter; Resolves ingeniører finjusterede sorteringsalgoritmen ved at fodre kameraets neurale netværk hundreder af tusinder af fotografier med et udvalg af vinkler, positioner og sammenhænge. Som en Intel case study forklarer, er TrailGuards kernefunktion "at scanne det enorme antal billeder, der er taget i realtid, kassere det store flertal, der ikke har noget indhold af interesse og identificere dem med mennesker i rammen." Ved at eliminere antallet af irrelevante billeder, der videresendes til myndighederne, gør kameraet det muligt for rangere at reagere øjeblikkeligt, og hvis alt går godt, "fange krybskytter inden drabet starter."
Takket være denne selektivitet og generelt mere strømlinede design kan værktøjet også have en markant længere batterilevetid: Ifølge en Intel-pressemeddelelse kan kameraer køre i naturen i op til 1, 5 år uden at udtømme deres batteri.
TrailGuard er kun et af mange nye konserveringsværktøjer drevet af moderne teknologi. Invers 'Paez citerer yderligere eksempler, såsom kinesiske computerforskere, der bruger Google Maps-satellitbilleder til at spore plyndring af gamle graver og forskere fra University of Washington, der drager fordel af genetisk test for at identificere smuglet elfenben.
Teamet bag TrailGuard arbejder også med at udvikle spin-off-værktøjer, der trækker på den samme neurale netværks træningsmekanisme. En planlagt variant kaldet VillageGuard vil advare lokalbefolkningen eller rangere, når dyr vandrer uden for en park og ind i områder, hvor de kunne støde på mennesker, mens en anden, der kaldes RiverGuard, vil identificere uautoriserede både, der er piloteret af minearbejdere eller olie- og gasudforskere, der søger at udnytte sådanne truede regioner som Amazon.
