Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong bảo tồn động vật hoang dã

Trí tuệ nhân tạo được xác định là một trong ba công nghệ mới nổi hàng đầu trong bảo tồn, giúp bảo vệ số lượng loài, cá thể và môi trường sinh sống tự nhiên của chúng trên toàn thế giới.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Thuật toán phát hiện nói dối bằng AI: Vũ khí mới trong cuộc chiến chống tội phạm
• Vai trò của AI trong chẩn đoán bệnh về mắt
• Vai trò của AI trong dự đoán sự sống ngoài Trái Đất

Wildlabs.net (mạng lưới bảo tồn động vật hoang dã ứng dụng công nghệ thông tin) gần đây đã đưa ra một báo cáo, trong đó AI – trí tuệ nhân tạo là một trong ba công nghệ mới nổi hàng đầu trong lĩnh vực bảo tồn, bao gồm bẫy ảnh, hình ảnh vệ tinh và các bản ghi âm. Báo cáo nhận định: “AI có thể học cách xác định bức ảnh chụp loài quý hiếm trong hành nghìn kết quả, hoặc nhận diện chính xác tiếng kêu của động vật sau hàng giờ ghi âm tại hiện trường, giúp giảm đáng kể lao động thủ công để thu thập dữ liệu bảo tồn.”

AI hiện đang phát huy khả năng của mình, bảo vệ nhiều loài động vật quý hiếm như cá voi lưng gù, báo tuyết, gấu túi,… hỗ trợ công việc của các nhà khoa học, nhà nghiên cứu và kiểm lâm trong các nhiệm vụ quan trọng: trừ chống săn trộm đến giám sát các loài. Với các hệ thống học máy (machine learning), sử dụng thuật toán và mô hình để học, hiểu và thích ứng, trí tuệ nhân tạo thường có thể thực hiện công việc của hàng trăm người, đạt được kết quả nhanh hơn, rẻ hơn và hiệu quả hơn.

1. Ngăn chặn những kẻ săn trộm 

Công việc quốc gia Kafue của Zambia là nơi sinh sống của hơn 6.600 con voi thảo nguyên châu Phi, có diện tích 22.400 km vuông, vì vậy việc ngăn chặn vấn nạn săn trộm là một thách thức lớn về mặt hậu cần. Những kẻ săn trộm thường giả dạng người câu cá và thâm nhập vào công viên để không bị phát hiện, hoạt động này thường diễn ra vào ban đêm khiến những người bảo vệ rất khó phát hiện. 

Trước thực trạng đó, Sáng kiến Bảo tồn và Kết nối, Game Rangers International do Cục Công viên Quốc gia và Động vật hoang dã Zambia cùng các đối tác triển khai, đã sử dụng AI để tăng cường các nỗ lực chống săn trộm. Cụ thể, một hàng rào ảo dài 19km được bắc qua Hồ Itezhi-Tezhi, và một máy ảnh hồng ngoại FLIR (Forward Looking Infrared Radar – máy ảnh hồng ngoại nhìn về phía trước) ghi lại tất cả các thuyền, bè ra vào công viên cả ngày lẫn đêm. 

Được lắp đặt vào năm 2019, các camera được kiểm lâm giám sát thủ công, sau đó, những cơ quan chức năng có thể thực hiện nhiệm vụ với các dấu hiệu của hoạt động bất hợp pháp. FLIR AI hiện đã được đào tạo để tự động phát hiện thuyền câu cá vào công viên, giảm nhu cầu giám sát liên tục. Tuy nhiên, sóng điện thoại hay chim bay cũng có thể kích hoạt cảnh báo nên công cụ vẫn đang tiếp tục được hoàn thiện để loại bỏ những kết quả gây nhiễu này. 

2. Theo dõi sự suy giảm nguồn nước

Brazil đã mất hơn 15% lượng nước mặt trong 30 năm qua. Nhưng cuộc khủng hoảng nước mặt này chỉ được đưa ra ánh sáng với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Các sông, hồ và vùng đất ngập nước của đất nước đang phải đối mặt với áp lực ngày càng gia tăng từ dân số, phát triển kinh tế, phá rừng và các tác động tồi tệ của biến khí hậu. 

Tuy nhiên, không ai biết quy mô của vấn đề này lớn đến mức nào cho đến tháng 8/2021, khi sử dụng Machine Learning, dự án nghiên cứu nước MapBiomas đã công bố kết quả sau khi xử lý hơn 15.000 bức ảnh do vệ tinh của Nasa cung cấp, theo dõi hơn 8,5 triệu km2 lãnh thổ Brazil. Kết quả cho thấy, sông Negro, một nhánh chính của Amazon và là một trong 10 con sông lớn nhất thế giới tính theo thể tích, đã mất đi 22% lượng nước mặt. Vùng đất ngập nước lớn nhất thế giới – Pantanal (Brazil) cũng đã mất 74% lượng nước mặt. Những tổn thất này đang tàn phá hơn 4000 loài thực vật và động vật ở Pantanal bao gồm báo đốm, heo vòi và trăn anacondas cũng như con người và thiên nhiên nơi đây. 

Nếu không có những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, các nhà nghiên cứu sẽ không thể phân tích được sự thay đổi của nước trên quy mô toàn quốc. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể phân biệt được đâu là vùng nước tự nhiên và đâu là vùng nước do con người tạo ra. 

Cassio Bernardio, trưởng dự án nước MapBiomas của WWF-Brazil cho biết: “Nếu không có AI và ML, chúng tôi sẽ không bao giờ biết được tình hình nghiêm trọng đến mức nào chứ chưa nói đến việc có đầy đủ dữ liệu để thuyết phục mọi người.” 

3. Đếm số lượng loài

Một trong những nhiệm vụ to lớn của bảo tồn động vật hoang dã toàn cầu hiện nay đó là cứu các loài đang trên bờ vực tuyệt chủng ở lưu vực sông Congo – khu rừng nhiệt đới lớn thứ hai trên thế giới. vào năm 2020, công ty khoa học dữ liệu Applison đã hợp tác với Đại học Stirling ở Scotland và cơ quan công viên quốc gia Gabon để phát triển thuật toán phân loại hình ảnh Mbaza AI nhằm giám sát đa dạng sinh học trên quy mô lớn tại các công viên quốc gia Lope và Waka. 

Trước đây, các nhà bảo tồn thường sử dụng máy ảnh tự động để chụp các loài, bao gồm voi rừng châu Phi, khỉ đột, tinh tinh và tê tê, sau đó phải xác định thủ công. Hàng triệu bức ảnh được chụp khiến cho quá trình phân loại mất đến hàng năm. Trong khi đó, ở một số quốc gia, có hơn 100 cá thể voi bị săn bắn bởi những tên săn trộm, do đó việc tiết kiệm thời gian là rất quan trọng. 

Tuy nhiên, với sự ra đời của thuật toán Mbaza AI, được ứng dụng vào năm 2020, hơn 50.000 hình ảnh được thu thập từ 200 bẫy ảnh trải rộng trên 7.000 km vuông rừng đã được phân tích. Công cụ này có khả năng phân loại 3.000 hình ảnh mỗi giờ và có độ chính xác lên tới 96%. Điều này giúp các nhà bảo tồn có thể giám sát và theo dõi động vật, đồng thời nhanh chóng phát hiện ra các dấu hiệu bất thường để cảnh báo, đảm bảo hành động nhanh chóng khi cần thiết. 

Bắt đầu với 200 bẫy ảnh ở các công viên quốc gia Lope và Waka, đến nay, hàng trăm bẫy ảnh khác đã được triển khai trên khắp Tây và Trung Phi. Tiến sĩ Robin Whytock, nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Đại học Stirling cho biết: “Nhiều loài động vật có vú sống trong rừng ở Trung Phi đang bị đe doạ bởi các hoạt động buôn bán trái phép, chuyển đổi mục đích sử dụng đất và khủng hoảng khí hậu toàn cầu. Những ứng dụng của Mbaza AI cho phép các nhà bảo tồn nhanh chóng xác định và ứng phó với các mối đe doạ với đa dạng sinh học.” 

Minh Tiến 

(Dịch từ: https://www.theguardian.com/environment/2022/feb/21/five-ways-ai-is-saving-wildlife-from-counting-chimps-to-locating-whales-aoe) 

>>Đăng ký học Machine Learning chuyên sâu