看深度學習十八般武藝:它還能保護瀕臨絕種動物!

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本文來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 授權轉載

傳統上,獲得野生動物的資訊只能靠專業的生物學家自己去野外尋找。但是野生動物的活動範圍很大,只靠小批量的專業生物學家所能研究到的範圍太有限。更重要的是,人們共同關心的瀕臨絕種野生動物,因為種群太小、數量太少,野外很難遇到存活的個體,這就導致對他們的追蹤和準確數量的估計非常困難。

現在隨著智慧手機的普及,許許多多的普通人、愛好者都可以在野外拍攝到野生動物和它們產生的痕跡。那能否也讓這些非專業生物學家採集的數據發揮作用呢?來自杜克尼古拉斯學院的 Zoe Jwell 和 Sky Alibhai 想了個辦法把這些數據也利用起來。

WildTrack 群眾參與識別足跡

在幾十平方英里的非洲草原上找到一隻獵豹是很難的,不過一隻獵豹一天可以留下差不多 20 萬個腳印,只是找到它的蹤跡的話就容易多了。而且研究人員發現,這些蹤跡除了能幫忙定位動物以外,其實還能從裡面挖掘出很多資訊。

這些新發現很可能會給野生動物保護帶來全新的方法,而這些新方法就可以通過深度學習獲得。

Zoe Jwell 和 Sky Alibhai 是 WildTrack 的共同創辦人,這是一個專注於觀察瀕臨絕種動物的非營利性組織。在世界環境日這天,他們啓動了一個叫做 ConservationFIT(保護性足跡識別)的計畫,其中 FIT 的意思是足跡識別技術(footprint identification technology)。這個計畫想要用群眾參與的方法處理動物腳印的照片,然後用這些照片建立算法來識別留下這些腳印的動物的種類、個體、性別和年齡段。

他們兩人的熱情來自 1990 年代時的一次為期 2 年的旅行,那時候他們在為辛巴威和納米比亞政府觀察黑犀牛,當時的偷獵行為非常猖獗。由於人類把黑犀牛的角砍下來做非法交易,它們的數量急劇下降。

政府把無線電項圈和除角作為保護黑犀牛的主要方法。但在草原上遊蕩了 10 年之後,Jewell 和 Alibhai 終於確認了這些方法收效甚微。不只是因為無線電項圈經常壞掉,還因為本來無線電項圈都是戴給雌性黑犀牛的,但現在它們開始出乎意料地、破壞性地把它們的生育週期從每三年生一隻小犀牛變成了每十年生一隻小犀牛。

追著足跡走

時間長了,經常帶著他們的嚮導問他們為什麼不跟著動物的腳印走。原來他們的嚮導能從這些腳印裡讀出來的除了動物的行走路線以外,還有很多別的資訊。

「讓我們很驚訝的是,這些土著專家不僅能分辨出來是什麼物種,還能分辨出不同的個體,只看腳印就可以。」Alibhai 說,「經常性地,他們看到一個腳印,然後他們就能說出那頭犀牛的名字,然後找到那頭犀牛來向我們證明他說的沒錯。」

Jewell 和 Alibhai 兩人花了好幾年的時間進行了刻苦的嘗試,他們用醋酸鹽或者一卷卷的賽璐珞來追蹤動物腳印。然後 90 年代中期的兩項發現改變了一切,一項是數位相機的發明,他們借此發現了 JMP 軟體;另一項是 SAS 研究院的統計分析軟體。靠著這兩項工具,他們兩人開始建立複雜的統計學模型。

這些技術孕育了 FIT,今天的 FIT 已經可以用腳印的照片分辨出種類、個體、性別和年齡段。

「從圖像處理,到分析,到繪制分布圖,它什麼都能做」,Alibhai 說。

為了達到目的,還需要更多算法

目前,WildTrack 已經為 15 種動物開發了 FIT 算法(15 種動物裡包括最開始引發了後面這些故事的黑犀牛),然後由於想要加速對瀕臨絕種生物的觀察監控,全世界用於野外研究的 FIT 需求也爆發性地增長。

ConservationFIT 計畫的上線就是用身在野外的生物學家、追蹤者和普通科學家們通過智慧手機拍的照片更快地建立算法。所以後來 Jewell 和 Alibhai 和 SAS 進行協作,運用 NVIDIA GPU,發掘用深度學習來處理可能越來越多的照片、越來越多照片內嵌資訊的可能性。

「我們現在做的事情還很初階,研究腳印、動物毛皮模式、毛髮結構和其它一些形態學特徵,但初級的結果就可以遠超了我們的預期」,Jewell 說,「我們期待用 NVIDIA GPU 可以提高速度,這樣我們就可以處理好幾項數據」。

Jewell 和 Alibhai 的終極目標是能讓前往保護區的 80 億人次遊客,都能為野生動物盡上一份心力。

「想象一下,只要 1% 的遊客帶了智慧手機、採集了一些足跡數據」,Jewell 說。「這就已經給深度學習和 FIT 提供了八千萬筆的數據量可以用來判斷種群分布和識別個體。」

ConservationFIT

ConservationFIT 想把已經全世界普及的智慧手機,以及靈活方便的無人機也利用起來,採集更多資訊,獲得物種地域、群體大小、分布情況的更多數據。

通過 iNaturalist 也可以上傳自己拍的照片,還可以和全球的照片進行對比。其中有一項重大的意義就是統計野生熊貓的數量,現在這些生物學家們並不知道確切的數目,也還沒辦法從腳印分辨出來熊貓的性別。不過現在杜克大學尼古拉斯環境學院李彬彬博士已經有了新的方法能以 95% 的確定性判斷出熊貓的性別,這就給中國的研究人員在統計熊貓數量時提供了一個非常有力的工具。

ConservationFIT 的潛力還不止於此。據 Alibhai 介紹,東北虎生活的區域可能會覆蓋半公尺厚的積雪,人力進入觀測很難。但是如果用無人機進行拍攝,最起碼可以發現老虎的蹤跡;接下來的目標就是確認老虎的種類,無人機拍攝的照片可以交給 ConservationFIT 平台進行分析,甚至無人機可以到地面附近拍下清晰的老虎腳印照片,這樣可以獲得更多關於這隻老虎的資訊。


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