每年2月第三個星期六為世界穿山甲日。英國一個名為Conservation AI的非營利性組織在NVIDIA技術的協助下，首次實現利用人工智慧即時檢測穿山甲。讓保育人員能夠在干預為時已晚之前保護它們免受威脅(如偷獵者和火災)。
Nvidia攜手保育組織，保育也能數位化！
該人工智慧（AI）有助於即時追蹤最稀有、最隱秘的物種。在過去一年半裡，Conservation AI已在全球部署了70多個由AI驅動的監視器。這些方法有助於保育人士透過深度學習模型訓練的遷移學習，達到即時偵測威脅以保護生物多樣性。
利物浦約翰摩爾斯大學深度學習和應用人工智慧教授Carl Chalmers表示：「這很簡單 — 如果不保護我們的生物多樣性，地球上就不會有人類。沒有人工智慧，我們就永遠無法實現保護瀕危物種的目標。」
Conservation AI的解決方案使用NVIDIA Jetson邊緣AI平台和NVIDIA Triton推論伺服器構建，該平台在短短四秒內就對影片進行分析、識別觀察種類，並用電子郵件向保育人士和其他使用者發出潛在威脅警報。
除此之外，該平台還可以透過使用具有龐大的圖像以及其他後設資料的資料庫，快速模擬生物多樣性和棲息地健康的趨勢，不然會需要花數年才能完成分析。 保育人士現在能夠透過此平台實時識別這些趨勢和物種活動。
目前，Conservation AI 與全球 150 個組織合作，包括保護協會、狩獵和野生動物保護區。 迄今為止，該平台已處理超過 200 萬張圖片，其中約有一半的圖片是在過去三個月處理的。
不僅是錄影就好！監控動物技術為何困難？
長期以來，人們一直使用相機陷阱來監測對生物多樣性的威脅，這種攝影網路配備有置於野外環境中的紅外線感測器。 但是困難點在於，相機陷阱會產生難以管理的數據，因為動物及其環境的影像通常有很大的可變性。
利物浦約翰摩爾斯大學機器學習教授Paul Fergus說：「一項典型的相機陷阱研究可能需要三年時間來分析，所以當你獲得洞察結果時，採取任何措施時都為時已晚。Conservation AI可以分析相同數量的數據並將結果發送給保育團隊，以便實時進行干預，這一切都透過 NVIDIA 的技術得以實現。」
許多瀕臨滅絕的物種居住在偏遠地區，無法接觸到人類的通訊系統。 該團隊在這個區域使用Nvidia模塊分析系統，透過無人機擷取畫面串流傳輸到智慧控制器的鏡頭畫面，以計算物種數量或在偵測到觀察物種時提醒保育人士。
Chalmers說，「如果沒有這項技術，通常還會派出直升機去觀察這些動物，這非常昂貴且排放大量的二氧化碳，對環境有害。Conservation AI的技術有助於減少這個問題，並在干預尚未為時過晚前偵測到對動物的威脅。」
目前，Conservation AI 平台已被總部位於英國的著名保護協會切斯特動物園 (Chester Zoo)部署，以實時偵測偷獵者，包括那些在烏干達獵殺穿山甲的人。由於穿山甲等許多瀕危物種難以捉摸，因此很難獲得足夠的圖像來訓練 AI 模型。 因此，Conservation AI 團隊正與 NVIDIA 合作，探索使用合成資料進行模型訓練。
該平台也被部署在南非林波波(Limpopo)的一個野生動物保護區，透過人工智慧會監控該地區包括像是黑白犀牛的野生動物。Chalmers說：「磅換鎊，犀牛角比鑽石還值錢。我們基本上在這些犀牛周圍建立了地理圍欄，一旦發現偷獵者或其他型別的威脅，保護區可以立即進行干預。」
責任編輯：錢玉紘
