Исследователи тестируют искусственный интеллект для предотвращения гибели животных на автострадах

Исследования Института математических и компьютерных наук при Университете Сан-Паулу (USP) позволили оценить эффективность систем обнаружения объектов с целью идентификации животных бразильской фауны на автомагистралях. Идея состоит в том, чтобы в будущем использовать эту технологию для предупреждения водителей и предотвращения аварий на дорогах. "Эти протестированные модели компьютерного зрения могут быть подключены к децентрализованным вычислительным устройствам на дорогах для классификации и обнаружения животных и передачи через мобильное приложение любого сигнала, указывающего на то, что животное прошло на определенном участке", - объясняет исследователь института Габриэль Соуто Ферранте. Используемая модель обнаруживает животное с помощью камер и передает простую объективную информацию. "Стоит отметить, что данное исследование направлено на создание моделей искусственного интеллекта для обнаружения животных, и пока не существует полноценного приложения с мобильными приложениями, что является пожеланием на будущее", - добавил Ферранте. Исследователи, сосредоточившиеся на исчезающих бразильских видах, подчеркивают, что успех их использования связан с наличием данных для обучения системы. Исследование было опубликовано в журнале Scientific Reports. В этом случае мы создали новый бесплатный и открытый набор данных [базы данных с образцами для обучения алгоритмов искусственного интеллекта], который мы попытались объединить с различными средними и крупными видами животных, чтобы предоставить данные для обучения моделей Yolo [механизм обнаружения объектов]", - сказал он. "Мы пришли к выводу, что архитектура в ее различных версиях позволяет адекватно обнаруживать и классифицировать эти виды, особенно в благоприятных сценариях видимости, то есть при отсутствии артефактов, мешающих идентификации животного на трассе". По словам исследователя, "до сих пор существуют технические препятствия, связанные с алгоритмами работы этих моделей в сложных условиях, таких как окклюзия окружающей среды - высокая растительность, туман, дождь - низкое качество изображений, ночные сценарии. Все эти проблемы негативно влияют на понимание характеристик - цветов, краев, текстур животных - которые должны быть интерпретированы машиной". Помимо проблем, связанных с компьютерным зрением, Ферранте отмечает, что существуют проблемы, связанные с требуемой вычислительной сложностью, например, необходимость в обрабатывающем оборудовании на краю, рядом с камерой, чтобы обеспечить адекватное выполнение в режиме реального времени. Однако такое оборудование стоит дорого. "Не хватает партнерства и инвестиций в высокоскоростное оборудование, которое могло бы поддерживать другие архитектуры обнаружения", - добавил он. Данные Государственного транспортного агентства Сан-Паулу (Artesp) показывают, что на платных дорогах штата в 2023 году было зарегистрировано более 6300 несчастных случаев с дикими животными. По данным агентства, наибольшее число случаев приходится на центральный регион штата, в такие города, как Араракара, Бауру и Сан-Карлос, где обитают такие дикие животные, как муравьеды, капибары, коатисы и другие.