Elke 15 minuten verliest de wereld een andere olifant aan stropers - en in dit verbluffende tempo neemt de schade snel toe, met meer dan 35.000 slachtoffers per jaar. De stroperijcrisis is het duidelijkst op plaatsen zoals het Serengeti National Park in Tanzania, meldt James Vincent voor de Verge : hier zijn slechts 150 rangers verantwoordelijk voor het toezicht op een stuk land dat ongeveer zo groot is als België. Maar een nieuwe camera uitgerust met kunstmatige intelligentie, TrailGuard AI genaamd, is bedoeld om rangers en natuurbeschermers te helpen de lacunes op te vullen die zijn achtergelaten door een gebrek aan mankracht.
Zoals Danny Paez van Inverse schrijft, maakt de nieuwe tool gebruik van gezichts- en objectherkenningstechnologie om potentiële stropers te herkennen. Wanneer de camera onbekende mensen of voertuigen die een natuurreservaat binnenkomen detecteert, waarschuwt het onmiddellijk rangers in de buurt voor de mogelijke dreiging, waardoor autoriteiten - in theorie - de stropers kunnen stoppen voordat ze hun doelen bereiken.
TrailGuard AI is ontwikkeld door de non-profit duurzaamheidsorganisatie Resolve in samenwerking met technologiegigant Intel, de National Geographic Society, de Leonardo DiCaprio Foundation en anderen. De tool vertrouwt op Intel's Movidius Myriad 2 computer vision-processor en convolutionele neurale netwerken, dit zijn machine learning-algoritmen die zijn getraind om visuele beelden te analyseren, om snel door beweging geactiveerd beeldmateriaal te sorteren en relevante bedreigingen te identificeren. Tegen het einde van 2019 hoopt het team camera's op 100 reserves te installeren, waardoor naar schatting 25.000 dieren per jaar worden bespaard.
Het kleine hulpmiddel is ongeveer de grootte van een potlood, volgens Engadget 's Jon Fingas, en is daarom ideaal om in struiken en borstel te stoppen zonder stropers te waarschuwen voor zijn aanwezigheid. Naast het profiteren van zijn kleine formaat, omzeilt deze nieuwste versie van TrailGuard de problemen die werden veroorzaakt door eerdere prototypes, zoals Kyle Wiggers opmerkt voor Venture Beat . Hoewel een eerdere TrailGuard-camera met succes leden van meer dan 20 stroperige bendes gedurende een periode van 15 maanden heeft geïdentificeerd, heeft deze in bulk beelden verzonden en was deze vatbaar voor valse positieven veroorzaakt door rondzwervende dieren in het wild en winderige boomtakken. Vroege iteraties van de tool hadden ook een korte levensduur van de batterij en hogere totale kosten vanwege het grote aantal afbeeldingen dat hij verzamelde.
Ter vergelijking: de nieuwste TrailGuard is veel selectiever en geeft slechts een kleine groep afbeeldingen door die waarschijnlijk stropers bevatten; De technici van Resolve hebben het sorteeralgoritme verfijnd door de neurale netwerken van de camera honderdduizenden foto's met een assortiment hoeken, poses en contexten te voeden. Zoals een casestudy van Intel uitlegt, is de kernfunctie van TrailGuard "het scannen van het enorme aantal beelden dat in realtime is vastgelegd, waarbij de overgrote meerderheid geen interesse heeft en deze identificeert met mensen in het beeld." Door het aantal irrelevante te elimineren beelden doorgegeven aan autoriteiten, de camera maakt het mogelijk voor rangers om onmiddellijk te reageren en, als alles goed gaat, "stropers vangen voordat het moorden begint."
Dankzij deze selectiviteit en over het algemeen meer gestroomlijnd ontwerp, heeft de tool ook een aanzienlijk langere levensduur van de batterij: volgens een persbericht van Intel kunnen camera's tot 1, 5 jaar in het wild werken zonder hun batterij leeg te maken.
TrailGuard is slechts een van de vele nieuwe conservatietools die worden aangedreven door moderne technologie. Paez van Inverse citeert aanvullende voorbeelden, zoals Chinese computerwetenschappers die satellietbeelden van Google Maps gebruiken om plunderingen van oude graven bij te houden en onderzoekers van de Universiteit van Washington die gebruikmaken van genetische tests om gesmokkeld ivoor te identificeren.
Het team achter TrailGuard werkt ook aan het ontwikkelen van spin-off-tools die gebruikmaken van hetzelfde neurale netwerktrainingsmechanisme. Een geplande variant genaamd VillageGuard zal de lokale bevolking of rangers waarschuwen wanneer dieren buiten een park en in gebieden lopen waar ze mensen kunnen tegenkomen, terwijl een andere nagesynchroniseerde RiverGuard niet-geautoriseerde boten identificeert die worden bestuurd door mijnwerkers of olie- en gasontdekkingsreizigers die dergelijke bedreigde gebieden willen exploiteren als de Amazon.
