Elefantes ameaçados de extinção encontrados em imagens do espaço usando aprendizagem profunda

Ao longo do último século, a população de elefantes africanos (Loxodonta africana) diminuiu drasticamente devido à caça furtiva.

assassinatos cometidos por populações locais em resposta a danos nas colheitas e à fragmentação do habitat. Para conservá-los, é preciso saber onde estão e quantos são: um monitoramento preciso é vital.

Atualmente o mais comumUm método de levantamento das populações de elefantes na savana é a contagem aérea de aeronaves tripuladas. Os observadores envolvidos em fotografia aérea podem enfrentar problemas devido à baixa visibilidade, e a fotografia aérea em si pode ser cara e logisticamente difícil.

Uma equipe da Oxford University (WildCRU:Grupo de Pesquisa da Faculdade de Zoologia e Aprendizado de Máquina: Faculdade de Engenharia), em colaboração com a Dra. Olga Isupova, da Universidade de Bath, e a Dra. Tiejun Wang, da Universidade de Twente, estabeleceu-se para enfrentar esses desafios.

O sensoriamento remoto ajudou comimagens de satélite e automação de detecção de elefantes usando aprendizado profundo. O novo método resolve vários problemas existentes de controle populacional. Os satélites podem coletar imagens acima de 5000 km² em uma única passagem em minutos, eliminando o risco de contagem dupla.

O monitoramento por satélite é um método discreto,não requer presença no solo, o que elimina o risco de interferência na vida das populações ou de ameaça à segurança humana durante a coleta de dados. Áreas antes inacessíveis estão se tornando acessíveis, e áreas de fronteira, muitas vezes críticas para o planejamento de conservação, podem ser pesquisadas sem requisitos de autorização terrestre demorados.

Um dos problemas de usar satélitemonitoramento - processamento de um grande número de imagens criadas. No entanto, automatizar a descoberta reduz o tempo de processamento de meses para segundos. Além disso, as máquinas são menos sujeitas a erros.

Para desenvolver este novo método, a equipe criou um conjunto de dados de treinamento personalizado de mais de 1.000 elefantes na África do Sul, que foi alimentado em uma rede neural convolucional (CNN).

Os pesquisadores estão confiantes de que o sensoriamento remoto por satélite e as tecnologias de aprendizagem profunda ajudarão a preservar esses majestosos mamíferos.

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