пресс-центр

«Зов природы»: GPU помогают отслеживать животных, находящихся под угрозой исчезновения

Если вы видели одну зебру, это не значит, что вы видели их всех. Однако, если исследователи не смогут определить их точное число, однажды это утверждение может стать правдой.

Для этого необходимо научиться отличать зебр друг от друга, а сделать это сложнее, чем кажется, как выяснила Таня Бергер-Вульф (Tanya Berger-Wolf), проведя 25 минут в попытках найти определенное животное.

Полоски зебры настолько же индивидуальны, насколько отпечатки пальцев человека. «Я думала, что просто сойду с ума», - поделилась Бергер-Вульф, профессор Иллинойского университета в Чикаго.

Поэтому Бергер -Вульф приняла участие в создании решения, ускоряющего идентификацию отдельных особей любых видов животных, используя видео, находящиеся в общем доступе, и GPU.

Инструмент, получивший название «Wildbook», обещает устранить главную головную боль профессора Бергер-Вульф, которая руководит Вычислительной лабораторией в области популяционной биологии, а также многих других исследователей, с которыми она работает.

Попробуйте сами отличить одну зебру от другой.

Бергер-Вульф обнаружила, что алгоритмы компьютерного зрения в разработанном ею программном обеспечении отлично справляются с задачей идентификации разных особей зебр. Благодаря сотрудничеству с Чарльзом Стюартом (Charles Stewart), исследователем из Политехнического института Ренсселера, она смогла успешно испытать эти алгоритмы на других видах животных. Однако сопоставление изображений конкретных особей с изображениями из массива данных представляло собой очень длительный процесс.

Пытаясь решить эту проблему, Бергер-Вульф наткнулась на некоммерческую организацию WildMe, которая использовала превосходную модель данных для создания журнала наблюдения за китовыми акулами. Она и ее команда начали сотрудничество с WildMe.

«Они были заинтересованы в том, чтобы добавить в свою систему алгоритмы компьютерного зрения, а нас интересовали принципы управления данными, - рассказала Бергер-Вульф. - Это была любовь с первого взгляда».

Итоговый проект Wildbook представляет собой усилия нескольких организаций по защите и сохранению находящихся под угрозой исчезновения животных.

Используя публикуемые в открытом доступе изображения и видео, команда Wildbook создала видоспецифическую базу данных, которая включает в себя любые данные, которые можно получить из фото и видео.

Извлечение данных из видео

Для этого система компьютерного зрения с искусственным интеллектом анализирует видео из YouTube и социальных сетей, идентифицируя каждое животное. Для транскрибирования любого текста или аудио также используются алгоритмы обработки естественных языков.

На сегодняшний день команда собрала 15 баз данных на разных животных, начиная от жирафов и полярных медведей и заканчивая китовыми акулами и скатами. Команда получила уже более 200 запросов от природоохранных организаций на создание подобных баз данных для других животных.

Графические процессоры играют важную роль в системе компьютерного зрения, помогая команде Wildbook отбирать изображения для классификации видов животных. Комбинация GPU и алгоритмов глубокого обучения позволяют создателям Wildbook извлекать больше данных, сопряженных с изображениями.

«На каждом изображении мы можем идентифицировать не только вид животного, но и отдельную особь, - рассказала Бергер-Вульф. - Мы можем сказать, какой пиксель принадлежит зебре, а какой – заднему фону. Можем определить окклюзию и классифицировать качество изображения».

GPU значительно ускоряют этот процесс. По оценкам Бергер-Вульф, GPU сократили время, необходимое для идентификации вида животного с нескольких секунд до долей секунд. Это значительное ускорение, так как она имеет дело с тысячами снимков.

Глобальные цели

Бергер-Вульф возлагает большие надежды на проект Wildbook. Она считает, что он станет глобальным ресурсом, который будет помогать природоохранным организациям бороться с атаками браконьеров или предоставлять ученым больше данных о характере взаимодействий разных видов животных между собой.

«Мы хотим развернуть этот проект до планетарного масштаба, - заявила она. - Хотим поднять его до уровня среды обитания животных, до уровня континентов».

Что, возможно, еще более важно, она хочет, чтобы проект помог людям понять, как их деятельность влияет на среду обитания животных. До настоящего момента эта информация была очень расплывчатой.

К примеру, Бергер-Вульф отметила, что несколько месяцев назад ученые заявили, что в мире насчитывается около 4000-6500 особей снежных барсов. Но эта информация не особо полезна, так как погрешность подсчетов слишком высока. В другом случае ученые потратили за 2 года более $8 миллионов, пытаясь подсчитать численность слонов, чтобы оценить реальный урон от браконьерства.

После создания баз данных Wildbook для этих животных получаемый приток данных позволит биологам и природозащитникам улучшить понимание проблем, с которыми они сталкиваются. В конечном счете Бергер-Вульф хочет, чтобы они могли динамически взаимодействовать с данными.

А учитывая огромный объем данных, возможно это только с помощью ускорения на GPU (remark - part of the sentence is not translated)

«Мне бы хотелось иметь возможность увеличить изображение на карте и понять, кто там обитает и какие изменения влекут за собой разница в осадках или океанские течения, - поделилась она. - Мы действительно можем обогатить наши базовые представления о видах животных».