Новый ИИ научился распознавать диких животных по уникальному рисунку шерсти в режиме реального времени

Учёные из Университета Штутгарта разработали систему искусственного интеллекта, способную в режиме реального времени распознавать отдельных диких животных по уникальному рисунку их шерсти. Новая технология может значительно упростить мониторинг популяций редких видов и повысить эффективность природоохранных исследований.

Результаты работы опубликованы в журнале Methods in Ecology and Evolution.

Разработка получила название RAPID (Real-Time Animal Pattern Re-Identification on Edge Devices). Алгоритм использует природную особенность многих животных — уникальный рисунок пятен или полос, который фактически выполняет роль биологического отпечатка пальца.

Технология способна различать отдельных особей жирафов, зебр, ягуаров, тигров и других животных, обладающих характерным рисунком шерсти. Для этого система анализирует фотографии или видеокадры, выделяет индивидуальные особенности окраски и сравнивает их с базой данных ранее зарегистрированных животных.

По словам разработчиков, главная проблема традиционного мониторинга заключается в том, что животные постоянно перемещаются и могут исчезать из поля зрения исследователей на недели или месяцы. Чтобы отслеживать численность популяций и состояние экосистем, необходимо точно понимать, идёт ли речь об одной и той же особи или о разных животных.

Для обучения и тестирования алгоритма использовались как открытые базы данных, так и материалы, полученные в ходе полевых исследований. Зебр снимали с помощью беспилотников в саваннах Кении, а данные по ягуарам были собраны с фотоловушек в тропических лесах Эквадора.

Испытания показали высокую точность распознавания. На различных наборах данных система продемонстрировала точность от 89 до 99 процентов. Для зебр этот показатель составил около 80 процентов, для ягуаров — 93 процента.

Одним из ключевых преимуществ RAPID стала возможность работы на маломощных устройствах непосредственно в полевых условиях. Алгоритм способен функционировать без специализированных графических процессоров и может быть интегрирован в фотоловушки, беспилотники, аэростаты и другие системы наблюдения.

Разработчики подчёркивают, что технология будет распространяться как проект с открытым исходным кодом. Это позволит исследовательским организациям и природоохранным структурам самостоятельно внедрять систему для наблюдения за дикой природой.

По мнению авторов работы, RAPID открывает новые возможности для изучения поведения животных. Учёные смогут отслеживать перемещения конкретных особей, анализировать изменения их поведения под воздействием внешних факторов и контролировать состояние животных после травм или заболеваний.

В перспективе исследователи планируют расширить возможности алгоритма, чтобы он мог распознавать животных не только по рисунку шерсти, но и по другим внешним признакам. Это позволит применять технологию для значительно большего числа видов.

Разработка была создана в рамках международного проекта Wildcap, посвящённого использованию искусственного интеллекта и автономных летательных аппаратов для мониторинга редких и исчезающих видов животных.