Z pomocą urządzeń nasłuchowych w gęstych lasach deszczowych można tropić i słonie, i … na nie dybiących kłusowników. Może to pomóc w ochronie tych pierwszych. Z „powszechnego spisu słoni” przeprowadzonego po raz pierwszy w 2015 roku wynika, że w wyniku nielegalnych polowań Afryka w ciągu ostatniego dziesięciolecia straciła trzecią część swych trąbalskich.
W niektórych krajach, jak choćby w Tanzanii, nie mogą się doliczyć nawet ponad 60 % pogłowia. A problem kłusownictwa wcale nie znika. W Botswanie odkryto w zeszłym roku zabite stado liczące blisko 90 osobników. Tym bardziej to smutne, że kraj ten był kiedyś uważany za stosunkowo bezpieczną przystań dla afrykańskich słoni.
Głównym wyzwaniem w walce z kłusownictwem jest często fakt, że organizacje pozarządowe i inne instytucje mają bardzo ograniczone zasoby na rozległych, często międzynarodowych obszarach. Teraz w walkę z kłusownikami zaangażowali się informatycy i specjaliści od algorytmów sztucznej inteligencji, chcą stworzyć technologię, która pozwoli ochronić słonie.
W ramach projektu opracowano innowacyjne „aparaty słuchowe”, które informują strażników o miejscach pobytu słoni i, co najważniejsze, o rejonach działania kłusowników. Aby śledzić aktywności słoni w lasach Nouabalé-Ndok, (park narodowy o powierzchni 930 kilometrów kwadratowych w Republice Konga) ELP zainstalowała dziesiątki urządzeń podsłuchowych. Informacje te są następnie przekazywane lokalnym hodowcom, aby mogli poprawić planowanie i prowadzenie patroli. Ponadto czujniki mogą również wykrywać dźwięki kłusowników – takie jak strzały – i w ten sposób ostrzegać ochraniaczy słoni o ich obecności.
W przeszłości przetwarzanie tych danych trwało i trwało. Bywało, że dotarcie informacji do organizacji w terenie zajmowało 3-4 miesiące. Bezpośrednie przekazywanie informacji nigdy nie było rzeczywiście „bezpośrednie”. Obecnie komponent sztucznej inteligencji projektu jest jeszcze w powijakach. Aby algorytm mógł rozpoznać bardzo podobne dźwięki, potrzebne są jeszcze bardziej czułe rejestratory. Istnieją również problemy logistyczne, które spowalniają proces: pobieranie danych z często trudno dostępnych rejestratorów, a następnie wysyłanie ich z Konga do USA w celu analizy. Niemniej jednak projekt okazał się obiecujący i jest finansowany przez inicjatywę AI for Earth firmy Microsoft.
Jeszcze nie dodano komentarza!