Serengeti Mara manzarasında her yıl 1.3 milyon kadar vahşi hareketin AI kullanılarak boyuta indirildiğini tahmin et
Serengeti’nin vahşi göçü, düşündüğümüzden daha az hayvan içeriyor
Doğu Afrika’nın “büyük göçün” genellikle 1,3 milyon kadar vahşi doğa içerdiği tahmin edilmektedir. Ancak gerçekte, uydu görüntülerinin AI analizine göre, 600.000’den az hayvan her yıl Serengeti Mara manzarasına geçebilir.
Büyük göç, Kenya ve Tanzanya’da beslenme ve üreme alanları arasında hareket ederken, aynı zamanda aslanlar, timsahlar ve sırtlanlar da dahil olmak üzere yırtıcılardan kaçmaya çalışırken, Willeebeest, Zebra ve Antilopların hareket ettiğini görüyor.
İlgili hayvan sayısının değerlendirilmesi, geleneksel olarak mürettebat hava araştırmaları kullanılarak elde edilen zor bir görevdir. Araştırmacılar sadece bir seferde küçük bir alanı inceleyebilirler, bu nedenle, sürülerin düzensiz olarak dağıtıldığı ve sürekli hareket halindeyken hataları tanıtabilen, ihlal edilmeyen bölgelerdeki yoğunlukları tahmin etmek için istatistiksel modeller kullanırlar.
Uydu araştırmaları bu sorunlardan kaçınabilir, çünkü bir fotoğraf yüz binlerce kilometrekareyi kaplayabilir, çift sayım hayvanlarının şansını azaltabilir ve ekstrapolatif projeksiyon ihtiyacını ortadan kaldırabilir. Bu tür geniş görüntülerde manuel olarak vahşi saymak pratik değildir, ancak hayvanlar bunun yerine AI kullanılarak konuşulabilir. Oxford Üniversitesi Isla Duporge, “AI aracılığıyla otomasyon sayımda daha fazla tutarlılık ve doğruluk sağlıyor” diyor.
Yeni çalışma için Duporge ve meslektaşları, hayvanların 70.417’sinin manuel olarak etiketlendiği bir görüntü veri kümesini kullanarak WildeBeest’i tanımlamak için iki derin öğrenme modeli-U-Net ve Yolov8-eğittiler. Her iki model de 4000 kilometrekareden fazla yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerine uygulandı. Görüntüler 6 Ağustos 2022 ve 28 Ağustos 2023’te yakalandı.
İki AI modeli, 2022’de 324.202 ve 337,926 vahşi doğa ve 2023’te 502,917 ve 533,137 sayarak benzer sonuçlar verdi. Duporge, “(Ama) cesaret verici olan şey, çok farklı yaklaşımlar kullanan derin öğrenme modellerinin tutarlı sonuçlar üretmesidir” diyor. “Bu tutarlılık, yaban hayatı popülasyonlarını izlemek için AI tabanlı sayıların güvenilirliğine olan güvenimizi güçlendiriyor.”
Hava araştırmalarından üretilen 1,3 milyonun önceki tahmini, 1970’lerden beri büyük ölçüde değişmedi. Duporge, “Bulgularımıza dayanarak, her bireyi sıfır hatayla sayabilseydik, gerçek nüfus büyüklüğünün yaklaşık 800.000 kişiye daha yakın olduğundan şüpheleniyorum” diyor. “Bence hava sayısı fazla tahmin ve bizimki hafif bir küçümseme. Ağaçların altındaki kişileri özlüyoruz ve çalışma alanının dışında olacak, ancak 533.137’den fazla göremememiz çok şaşırtıcı.”
Daha düşük sayımlar, vahşi popülasyonların çöktüğü anlamına gelmez. Göç yollarını değiştirmiş olabilirler. Ancak vahşi, habitat kaybı ve tarımdan kaynaklanan parçalanma da dahil olmak üzere önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Doğru nüfus tahminleri, hedeflenen koruma çabalarını bilgilendirmek için çok önemlidir.
Araştırma ekibi daha önce uydu verilerinden filleri tanımak için bir AI modeli eğitmişti, ancak yaklaşım ilk kez büyük, dağıtılmış bir popülasyonda bireysel memelilerin sayımı yapmak için kullanılmıştır. Ekip şu anda Afrika gergedanlarını tespit etmek ve saymak için benzer bir yöntem geliştiriyor.
Duporge, “Yaban hayatı popülasyonlarını saymak için, özellikle büyük manzaralara yaygın olarak dağıtılan türler için uydu ve AI tabanlı yöntemlere doğru ilerlememiz gerektiğine inanıyorum” diyor.
Araştırmacı modelinin kodu https://github.com/sat-wildlife/wildeeest
