جامعة نورث وسترن تنشر بحثًا عن التعرف على وجوه القردة وتنشر 10 مجموعات بيانات عن وجوه الحيوانات
وبما أن تقنية التعرف على الوجه أصبحت أكثر تطوراً، فقد بدأ الباحثون في توسيع نطاق هذه التقنية لتشمل الدراسات على الحيوانات. في الآونة الأخيرة، اقترح فريق بحثي من جامعة نورث وسترن "تقنية التعرف على وجوه القرود" التي لا تستطيع التعرف على القرود الذهبية فحسب، بل يمكنها أيضًا التعرف على نوع القرد على وجه التحديد. وهذا له أهمية كبيرة لحماية القرود الذهبية.
في أعماق جبال وغابات سيتشوان وشنشي وقانسو في الصين، تعيش مجموعة من الأنواع النادرة. يُطلق عليهم اسم "القرود الذهبية" بسبب فرائهم الذهبي.
لكن الفراء الجميل يجعل عائلة القرد الذهبي هدفًا للصيادين. علاوة على ذلك، كان لأنشطة الإنتاج البشرية مثل قطع الأشجار وإزالة الغابات واستصلاح الأراضي تأثير خطير أيضًا على بقاء قرود الأنف الذهبي، مما وضعها في وضع مهدد بالانقراض.
في ثمانينيات وتسعينيات القرن العشرين، جذبت حماية أعداد القرد الذهبي اهتمام الإدارات المعنية، وتم إطلاق العديد من التدابير البحثية والحمائية واحدة تلو الأخرى. وهذا أمر ذو أهمية استراتيجية للحفاظ على توازن الأنواع والبيئة بين المناطق والتنوع البيولوجي العالمي.
استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على كل قرد ذهبي
وبحسب التحقيقات والتقديرات التي أجرتها الإدارات المعنية، هناك حاليا نحو 39 مجموعة من قرود الأنف الذهبي البرية تعيش في جبال تشينلينغ، ويبلغ إجمالي عددها نحو 5000 فرد. يمكن اعتباره من الأنواع النجمية التي تأتي في المرتبة الثانية بعد الباندا العملاقة التي تعد كنزًا وطنيًا.
يقوم فريق البحث في القرد الذهبي بجامعة نورث ويست بإجراء أبحاث تتبع ميدانية على قرود تشينلينج الذهبية لفترة طويلة.
على الرغم من أن أعدادهم صغيرة، فإن الأبحاث التي تجرى على القرود ذات الأنف الذهبي محفوفة بالصعوبات. نظرًا لأن معظم القرود ذات الأنف الذهبي تعيش في الغابات الكثيفة في الجبال العالية، فإن بيئة معيشتها مخفية ولا يمكن اكتشافها بسهولة. كما أنها حساسة جدًا للنهج البشري ويصعب التعامل معها. ولذلك، لا تزال هناك العديد من المجالات غير المعروفة حول القرود ذات الأنف الذهبي.
إن كيفية التعرف بدقة وسرعة وبدون تدمير على القرود الذهبية البرية الفردية، وإجراء المزيد من أعمال الحماية والبحث بناءً على ذلك، هي مشكلة صعبة كان علماء الحيوان في جميع أنحاء العالم حريصين دائمًا على اختراقها.
لماذا يعد التعريف الفردي ضروريا؟ وأوضح البروفيسور لي باوجو من الفريق:يُعدّ التحديد الدقيق للفرد خطوةً أساسيةً في أبحاث سلوك الحيوان. فبتحديد الفرد بوضوح فقط، يُمكننا مراقبة سلوكه لفترة طويلة، ومن ثمّ تحليل سلوكه الاجتماعي.
في السابق، كان الفريق يعتمد على المراقبة اليدوية البحتة، حيث كان يخرج مبكرًا ويعود متأخرًا كل يوم، وكانت أوقات المراقبة تصل إلى 10 ساعات. بالنسبة للقرد الذهبي، هناك حاجة إلى 600 ساعة من المراقبة على الأقل.
وفي السنوات الأخيرة، ومع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، واكب الفريق أيضًا أحدث التقنيات وتعاون مع خبراء في مجال علوم الكمبيوتر لتشكيل فريق بحثي في مجال الذكاء الاصطناعي الحيواني لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للتغلب على مشكلة التعرف بسرعة ودقة على الهويات الفردية للقرود الذهبية.
من هم هؤلاء القرود على الشجرة؟ يخبرك التعرف على وجه القرد
استنادًا إلى نتائج الأبحاث طويلة الأمد حول خصائص أنواع القرد الذهبي،استخدم فريق البحث في مجال القرد الذهبي بجامعة نورث وسترن مبادئ الشبكات العصبية لاقتراح نموذج شبكة عصبية عميقة مع آلية انتباه، وقاموا بتطوير أول نظام للتعرف على الحيوانات بشكل فردي - نظام Tri-AI، الذي يحقق الكشف التلقائي عن وجوه الحيوانات والتعرف عليها وتتبعها باستخدام مقاطع فيديو أو صور الحيوانات.
تعتمد الطرق التقليدية لتحديد الحيوانات ومراقبتها عادةً على الخصائص الفردية للحيوان، مثل العلامات والألوان والندوب أو العلامات الاصطناعية للحيوان، مثل الوسم والوشم والصباغة والرنين وأطواق الراديو والعلامات الجينية.
أما النوع الأول فيقتصر على خصائص أنواع محددة، ومن الصعب استخدامه عبر الأنواع؛ في حين أن الأخير ليس مكلفًا فحسب، بل يفرض أيضًا مخاطر معينة على الحيوانات ولا ينطبق على الأنواع المهددة بالانقراض.
مختلفة عن هذه الطرق التقليدية،يحقق نظام Tri-AI وظائف التعرف الدقيق والتتبع المستمر لعينات الأفراد البرية "في ظل ظروف مثالية ودون تدخل من المراقبين".وقد ثبت أن النظام قابل للتوسع ليشمل أنواعًا متعددة، مثل حيوانات الميركات، والأسود، والباندا الحمراء، والنمور.
لقد أدى إدخال نظام Tri-AI إلى تحسين كفاءة تحليل بيانات الحيوانات الفردية بشكل كبير، وفتح آفاقًا جديدة للبحوث في علم الحيوان، وتقديم الدعم الفني الموثوق به لتحقيق حماية الحياة البرية والإدارة الذكية.
وفي الوقت الحاضر، دخل هذا البحث مرحلة الترويج للتطبيق.من ناحية أخرى، تم الانتهاء من تطوير نظام "التعريف الفردي للحيوانات" (V1.0) بشكل أولي واستخدامه لتحديد وتسجيل العديد من السكان والآلاف من الأفراد في العديد من مناطق توزيع قرد تشينلينغ الذهبي، وبدأ العمل على إنشاء قاعدة بيانات معلومات فردية لقرود تشينلينغ الذهبية؛
ومن ناحية أخرى، يعمل هذا العمل على توسيع نطاق صناعة التطبيقات، ويجمع بين سيناريوهات التطبيق المختلفة واحتياجات تحديد هوية الحيوانات في البرية وفي الأسر، ويطور وظائف التعريف الشخصية. كما سيعمل على تحقيق إدارة متطورة لحماية الحيوان وتربيته وتكاثره والبحث عنه استناداً إلى التعريف الدقيق بالحيوان.
41 نوعًا من الرئيسيات، تم تدريبها باستخدام أكثر من 100000 صورة
من أجل تحقيق وظيفة النظام، فإن أهم شيء هو توفير كمية كبيرة من البيانات للتدريب.
وفقا للمقدمة،وتضمنت بيانات التدريب التي استخدموها 102,399 صورة لـ 41 نوعًا من الرئيسيات، بإجمالي 1,040 فردًا؛ وتضمنت مجموعة الاختبار 6562 صورة، بما في ذلك 4 أنواع من الحيوانات آكلة اللحوم و91 فردًا.
تم التقاط جميع الصور بواسطة الهواتف المحمولة أو كاميرات SLR بدقة عالية نسبيًا وصور وجه واضحة وبدون أي انسداد تقريبًا. هوية كل فرد في الصورة معروفة. بمعنى آخر، من هو القرد رقم 1 ومن هو القرد رقم 2 تم تحديدهما مسبقًا.
وفيما يلي تفاصيل مجموعة البيانات:
مجموعة بيانات وجه الحيوان AFD
وكالة النشر:جامعة نورث وسترن
وقت الإصدار:2020
تنسيق البيانات:.jpg
حجم البيانات:377 ميجابايت
أنواع الحيوانات:10 أنواع
عنوان التنزيل:https://orion.hyper.ai/datasets/14657
بالإضافة إلى الصور الثابتة، استخدم الفريق أيضًا 10 مقاطع فيديو للقرود الذهبية لاختبار النظام. ظهر ما مجموعه 22 قردًا ذهبيًا في هذه الفيديوهات العشرة. يكتشف النظام ويحدد هوية القرود الذهبية إطارًا تلو الآخر.
لا يمكن تطبيق نظام Tri-AI على أنواع مختلفة في مجموعات متعددة فحسب، بل يمكنه أيضًا معالجة الصور الملونة والرمادية، لذلك سواء كانت صورًا نهارية أو ليلية، يمكن ملاحظتها دون عوائق لتلبية احتياجات الباحثين.
تتم عملية الكشف المحددة للنظام على النحو التالي: يقوم Tri-AI أولاً بتحديد وجه الحيوان، ثم يقارنه بقاعدة البيانات الموجودة. إذا كان هناك تطابق، يتم إعطاء رقم التعريف الخاص به أو اسمه؛ إذا لم يتم العثور على صورة مطابقة في قاعدة البيانات، فسيتم وضع علامة عليها كشخص جديد وإعطائها رقمًا أو اسمًا جديدًا.
وأوضح قائد الفريق أن هذا النظام لا يستطيع التعرف على الصور والفيديوهات فحسب، بل يستطيع أيضًا تحقيق التعرف في الوقت الفعلي في ظل ظروف اتصال جيدة.
التعرف على وجوه الحيوانات له مستقبل مشرق
في حين أصبحت تقنية التعرف على الوجوه البشرية منتشرة في كل مكان، فقد ظهرت أيضًا تقنية التعرف على وجوه الحيوانات بهدوء.
على مدى العقد الماضي، أطلقت بلدان مختلفة حول العالم أبحاثًا مختلفة تتعلق بالتعرف على وجوه الحيوانات، بما في ذلك الشمبانزي والنمور والباندا العملاقة والأبقار وحتى الأسماك (للتعرف على وجوه الأسماك، يرجى الاطلاع على"مشروع "التعرف على وجوه الأسماك بالذكاء الاصطناعي" في اليابان يتعرف على 100 وجه سمكة في الدقيقة").
إن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يساعد علماء الحيوان على توفير الكثير من الوقت والخبرة فحسب، بل يساعدهم أيضًا على فهم حياة هذه المجموعات الحيوانية بشكل أكثر شمولاً.
وبالإضافة إلى ذلك، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تساعد المزارعين على مراقبة الحالة الصحية لكل حيوان بشكل أفضل، وبالتالي تقليل تكاليف التربية وتحسين كفاءة الإنتاج.
وبطبيعة الحال، بسبب البداية المتأخرة، لا تزال هناك العديد من الصعوبات التي يتعين التغلب عليها في مجال التعرف على وجوه الحيوانات. على سبيل المثال، عند جمع البيانات، تتحرك بعض الحيوانات البرية في مناطق مخفية، مما يجعل من الصعب التقاط صور فعالة. علاوة على ذلك، لا تختلف الحيوانات من نفس النوع كثيرًا من حيث وجوهها أو أجزاء أجسامها، مما يشكل أيضًا تحديًا كبيرًا لأنظمة التعرف على الذكاء الاصطناعي.
لكن استناداً إلى الأبحاث القائمة، فإن تقنية التعرف على وجوه الحيوانات تتمتع بإمكانات كبيرة في المستقبل، سواء تم تطبيقها على تربية الأحياء المائية أو حماية الحياة البرية.
