Зверя надо распознать в лицо
Технологические компании разрабатывают ПО для узнавания животных
Распознавание лиц людей уже перестало быть технической новинкой и стало использоваться как правительствами, так и корпорациями. Теперь же несколько стартапов занялись разработкой подобной же технологии, но для животных, в частности медведей и коров. Их данные могут быть использованы для изучения поведения и перемещений диких животных, а также для отслеживания состояния здоровья и передвижений домашнего скота.
Чекины для коров
На этой неделе стало известно, что ирландский стартап Cainthus близок к привлечению у инвесторов $50 млн. Cainthus был создан в 2016 году братьями Дэвидом и Россом Хантами, они разрабатывают системы, которые могли бы отслеживать физические показатели, состояние здоровья и т. д. домашнего скота, прежде всего коров. В числе прочего они работают над технологией распознавания, позволяющей за несколько секунд узнать конкретную корову по особенностям движения и чертам внешности.
Сходное приложение хочет запустить фермер из Канзаса Джо Хогланд — оно называется CattleTracs. Разработкой приложения занимается группа исследователей из Канзасского университета, специализирующихся на использовании информационных технологий в ветеринарии и сельском хозяйстве.
Исследователи собрали 135 тыс. изображений примерно тысячи коров и на основе этой базы данных учили ИИ распознавать конкретных животных. По словам главы группы профессора Канзасского университета Кейси Олсона, точность распознавания составляет 94%.
Предполагается, что любой пользователь сможет сфотографировать корову и загрузить ее фото в CattleTracs с координатами места и датой съемки. Затем новые фотографии той же коровы можно будет связывать с предыдущими снимками, тем самым будет создана база данных для выявления конкретных животных. Господин Хогланд говорит, что приложение должно быть готово к концу года. По его словам, в числе прочего это может быть полезно для отслеживания заболевших коров: «Иметь возможность отследить заболевшее животное, найти источник заражения, поместить его в карантин, отследить контакты — все, о чем мы говорим в случае с коронавирусом, мы также можем сделать для животных».
Узнай медведя
Подобного рода системы разрабатываются и для диких животных, сообщает CNN. Мелания Клэпем, биолог из канадского Университета Виктории, многие годы изучающая поведение медведей, объединилась с двумя разработчиками — Эдом Миллером и Мэри Нгуен — для создания системы, распознающей конкретных медведей гризли. Они запустили проект BearID, позволяющий узнавать конкретного медведя. Сообщается, что таким образом уже удалось распознать 132 животных.
Исследователи собрали несколько тысяч фотографий медведей в Канаде и на Аляске для своей базы данных, а затем на основе приложения Dog Hipsterizer начали создавать систему распознавания. Это развлекательное приложение, предназначенное для создания смешных картинок с домашними животными, например добавления на фото кота или собаки усов, шляпы, очков. Однако в нем используются данные о положении головы животного, расположении глаз, носа и других его конкретных признаках, что помогло созданию полноценной системы распознавания. Теперь она определяет конкретного медведя по таким параметрам, как глаза, кончик носа, уши, верх лба, и их сочетанию друг с другом.
В общей сложности в BearID загружено 4,7 тыс. фотографий медведей гризли: 80% из них были использованы для обучения ИИ распознаванию, а 20% — для тестирования получившейся системы. В начале ноября статья, посвященная этой системе, была опубликована в журнале Ecology and Evolution. Авторы исследования пишут, что точность распознавания находится на уровне 84%, хотя, конечно, для этого медведь должен входить в собранную ими базу данных.
По словам госпожи Клэпем, это может помочь в решении самых разных задач — как научных (изучение поведения животных, их перемещений), так и практических (например, можно выяснить, какой конкретно медведь лазит по мусорным бакам или нападает на домашний скот). Она отмечает, что это более дешевый и безопасный способ отслеживания перемещений животных, чем ошейники с датчиками или радиочастотные метки в ухе. Причем, по ее словам, этот способ может использоваться и для других животных: «На самом деле для любого вида, для которого удастся получить достаточную базу данных для обучения, потенциально мы могли бы разработать распознавание такого типа»,— считает госпожа Клэпем.
Звериная конфиденциальность
Однако с такими базами данных есть сложности. Еще одно сходное приложение, PrimID, в 2018 году создал профессор Мичиганского государственного университета Анил Джейн. Оно предназначено для распознавания «лиц» у приматов — господин Джейн вместе со своими коллегами создал базу данных изображений лемуров, шимпанзе и других видов обезьян. Изначальной целью их исследования было отслеживание редких видов обезьян и предотвращение незаконной торговли ими.
Господин Джейн рассказал о сложностях создания таких систем: в случае с людьми ИИ может учиться на миллионах фотографий сотен тысяч людей, в случае же с животными базы данных неизбежно ограниченны.
Нет достаточного количества фотографий, а кроме того, нет возможности делать фото с разных ракурсов, под разными углами, при разном освещении и т. д., что также повысило бы точность распознавания.
Как и в случае с распознаванием лиц людей, активно критикуемым с точки зрения конфиденциальности и возможности неправомерного использования, проблемы есть и с распознаванием животных. Как отмечает Соня Бергер-Вольф, глава платформы Wildbook.org, предназначенной для исследований дикой природы с помощью ИИ, данные могут быть использованы и во благо животным, и во вред им, поэтому важен контроль за тем, кто получает доступ к таким системам. «То, что хорошо для ученых и специалистов по охране природы, также может быть золотой жилой для браконьеров»,— считает она, ведь браконьеры могут воспользоваться данными о местонахождении и виде животных для их выслеживания.