もしこれらの技術が30年前に利用可能であったなら、ホ・シルの悲劇は起こらなかったでしょう。

野生動物は自然の産物ですが、食用、薬用、工芸品としての価値を理由に、多くの貴重な野生動物が密猟者によって違法に狩猟されています。多くの種類の野生動物が絶滅の危機に瀕しています。人工知能などのテクノロジーは、野生動物を保護し、私たちがより完全な世界に住めるようにする上で比較的大きな役割を果たすことができます。

チベットカモシカの群れが荒野を猛スピードで横切り、数台のジープが彼らを殺そうとやって来た。すると、銃撃が鳴り響き、逃げる羊は流れ弾に紛れて地面に倒れた。

カメラが回ると、何百ものチベットカモシカの骨格が荒れ果てた砂地に放置されていた。残酷な密猟者たちは貴重な皮膚を剥ぎ取り逃走した。

これは映画「ケケキシリ」からのクリップです。実際の出来事を基にしたこの作品は、1980 年代から 1990 年代に青海省ホーシルで起きたチベットカモシカの狂気の密猟の物語です。

この間、大量の違法狩猟により、チベットカモシカの数は数年で数百万頭から1万頭以上に激減し、絶滅の危機に瀕しました。。

一部の野生動物は、カモシカの羽毛、象牙、サイの角など、非常に貴重な品物を持っています。人間社会の極めて貴重な物の裏には、巨大な利権の連鎖が潜んでいる。

このため、犯罪者は法的規定を無視してさえ、必死の危険を冒して、残酷にこれらの野生動物を狩り、殺します。

野生動物の保護が急務です

野生動物が大量に狩猟されるのは、商業利用のためです。たとえば、チベットカモシカのカシミヤから加工されたスカーフは数千ドル、場合によっては数万ドルで売れることもあります。

野生動物の取引は合法取引と違法取引に分けられ、前者は法律で認められている通常の取引であり、後者は明示的に禁止されている密輸である。密猟は違法取引の源です。

WWFは2018年に次のように報告しました。1970 年から 2014 年にかけて、野生生物の個体数は 60% 近く減少しました  。加速する種の絶滅の速度は人間の活動と切り離すことができません。

生息地の喪失や環境汚染などの問題に加え、深刻な密猟が一部の種を絶滅の危機に瀕させている主な理由です。 

幸いなことに、テクノロジーの発展と複数のデバイスの介入、特に大量の関連データの生成により、AI などのテクノロジーがその役割を果たしています。AI アルゴリズム、ドローン、その他のテクノロジーを通じて開発された動物保護ソリューションは、さまざまな角度から密猟と闘っています。。

ドローンとコンピュータービジョンが夜を守る

密猟は主に夜間に行われ、暗闇に紛れて動物が容赦なく射殺されます。ホー・シルの羊皮の一部は、砂漠化によって強制的に追い出された牧畜民によって、夜に1枚5元で剥がされた。

深夜の野生動物の安全を確保するため。Air Shepherd と呼ばれる組織は、熱画像システムと人工知能システムを統合したドローンを使用して、保護地域で野生動物の動態を監視しています。。彼らの研究の焦点は、ドローンから取得した熱画像画像を使用して動物の動きの画像を正確に特定し、画像分類と物体検出方法を使用して密猟者の可能性を検出することです。

彼らが使用したSPOTシステムは、南カリフォルニア大学社会人工知能センターの研究者によって構築され、最初は手動マーキングとドローンによって自動的に生成されたタグによって動物と人間を区別した。そして使用します畳み込みニューラル ネットワーク モデル、システムに写真の中の動物や人間を認識できるようにさせます。

伝えられるところによれば、エア・シェパードは南アフリカで大成功を収めており、毎月19頭のサイが殺されている地域でこのプログラムが展開されてから6か月でサイの殺処分はゼロになったという。また、他の地域への広範な展開も計画しています。

音響センサーと機械学習による「警報ホットライン」を開設

広大な自然保護区では、パトロール隊員がすべてをカバーすることは不可能であり、知識豊富な山岳レンジャーが主にわだちや風向きなどの要素を利用して密猟者の居場所を特定し、追跡します。

今では、こうした昔ながらの経験を置き換える方法があります。総合的なポジショニングと判断を提供します。

と呼ばれる家族 保全指標 企業はマイクロソフトと協力して使用します マイクロソフトAI 一連のツールが開発され、健全な観点から保護区内の動物を分析し、位置を特定します。

彼らは音響センサーを使用して熱帯雨林内のデータを収集し、機械学習アルゴリズムを使用して特定の動物の鳴き声を除去し、動物の行動を決定し、動物の活動のマップを作成する。

この情報は、動物の行動を明らかにするだけでなく、自然保護活動家に早期の警告を与えることもできます。、危険にさらされている動物の音や密猟者が発する騒音（銃声や人の声など）をセンサーが受信すると、時間内に警察に通報します。

あるプロジェクトでは、研究者らは中央アフリカの森林から数千時間のゾウの鳴き声を含む約90万時間の録音を収集した。彼らは、ゾウでは低周波の鳴き声が群れの接触を促し、長く重なり合う鳴動音が挨拶の役割を果たすなど、音の機能を発見した。

この大量のデータの処理には時間がかかりますが、AI アルゴリズムを使用して分析および処理することが効率的かつ正確です。。

彼らの現在の最大のプロジェクトには、1,243 平方キロメートルの森林を監視する 50 個のセンサーのネットワークが含まれており、3 ～ 4 か月ごとに 200 万曲に相当する森林の音を録音します。人工知能アルゴリズムの助けを借り、大量の音声を分析することで、彼らはいくつかの密猟事件との闘いに成功しました。

インテリジェントなアルゴリズムとゲーム理論、戦略性に優れる

ホ・シルでは、最終的な逮捕が失敗したのは、レンジャーが密猟者の残虐性を過小評価していたことと、逮捕計画に欠陥があったことが原因だった。結局、二人は悪者集団に囲まれ、山岳パトロール隊の隊長は密猟者の犠牲になってしまった。

戦略面で最適なソリューションを提供するために、南カリフォルニア大学の人工知能センターはキャプチャシステムを開発しました。野生動物保護アシスタント》野生動物セキュリティの保護アシスタント、通称PAWS。

これは、巡回警察官のルート計画を支援できる、人工知能の計画と行動モデリングに基づいた研究システムです。 PAWS の本質は、情報分析に基づいて最善の意思決定を行うことです。

PAWS のコア アルゴリズムは、機械学習、ゲーム理論的推論、ルート計画を統合して、密猟者の行動を予測します。PAWS は、収集した犯罪データから密猟者の行動モデルを学習します。

PAWS は、密猟者の行動モデルに基づいて、一連の巡回ルートと各ルートを通る確率という形で確率的な巡回戦略を計算します。 PAWS はポリシーに基づいて最適な巡回ルートを計画します。

彼らは、デシジョン ツリーのアンサンブルを使用することで、実験テストと実践テストの両方で PAWS の優位性を実証しました。

デシジョン ツリー アルゴリズムは、ユーザーが学習モデル (論理ルールの形式) を簡単に表示し、デシジョン ツリーが密猟者の行動について合理的な推論を行えるかどうかを評価できる「ホワイト ボックス」手法であり、人為的制御の実施が容易になります。 。

2018 年のフィールドテストでは、PAWS 予測モデルが非常にうまく機能したため、レンジャーは 1 か月で 500 個以上のわなを押収しました。 PAWS がなければ、月平均で発見されたトラップはわずか 101 個でした。

野生動物を保護し、人類が孤島になるのを防ぐ

これらの方法が30年早く開発できていたら、おそらくホ・シルの悲劇は起こらなかったでしょう。しかし、何年も経った今でも密猟は存在しており、テクノロジーがもたらすものは実際には非常に限られています。

有名な詩人ジョン・ダンには、「人間は島ではない」という有名な詩があります。個人と全体との密接な関係を表すために使用されます。

地球上の種のうち、単独で生きていける種はありません。ある野生動物が絶滅すると、生態系全体に大きなダメージを与え、最終的には人間にも影響を及ぼします。

もちろん、近年では「売買禁止、殺処分禁止」というよく知られた公共広告など、野生動物の保護にますます注目が集まっています。

野生動物の密猟の背後にあるのは、単純な道徳的な問題ではありません。テクノロジーが助け、解決できることは、捕食者がテクノロジーを利用する機会を大幅に減らし、動物と人間がより長く生き残ることができるようにすることです。

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