Искусственный интеллект становится главным союзником экологов в борьбе за сохранение биоразнообразия планеты. По данным Yale E360, технологии машинного обучения уже применяются на всех континентах — от тропических лесов Индии до национальных парков Африки и заповедников Северной Америки. Платформа iNaturalist, накопившая библиотеку из 500 миллионов изображений, используется в более чем 6000 научных исследований и позволяет обнаруживать примерно один новый вид ежемесячно благодаря ИИ-идентификации в реальном времени.
В индийском коридоре Канха-Пенч, где обитает более 300 тигров и проживает 600 000 человек, развёрнута система камер-ловушек TrailGuard AI. Миниатюрные замаскированные камеры мгновенно распознают вид животного на снимке и передают данные лесным рейнджерам. Система не только отслеживает перемещения хищников для защиты местного скота, но и фиксирует присутствие потенциальных браконьеров, позволяя оперативно реагировать на угрозы. В ходе первых испытаний в Восточной Африке технология TrailGuard AI привела к задержанию более 30 браконьеров.
Революционные результаты демонстрируют ИИ-дроны с тепловизионными камерами. Исследования показывают, что рейнджеры обнаруживают браконьеров в 17 раз быстрее при использовании ИИ-дронов по сравнению с традиционным патрулированием. В национальном парке Крюгера в ЮАР развёртывание дронов привело к значительному сокращению случаев браконьерства, а в Индии беспилотники с 48-мегапиксельными камерами и тепловыми сенсорами сократили время антибраконьерских операций с 20 дней до половины дня.
«Узкое место сместилось от труднодоступных данных к осмыслению огромных объёмов информации», — отмечает Али Суонсон из Conservation International. Действительно, в штате Айдахо всего четыре специалиста теперь обрабатывают 18 миллионов снимков с камер-ловушек за две недели — задача, которая ранее требовала значительно больше времени и ресурсов. Google и WWF совместно разработали платформу Wildlife Insights, которая автоматически идентифицирует тысячи видов за считанные минуты и позволяет НКО, правительствам и гражданским учёным обмениваться данными.
Отдельного внимания заслуживает проект Colossal Biosciences в Йеллоустонском национальном парке, где ИИ анализирует аудио- и видеоданные для создания уникальных «акустических отпечатков» отдельных волков. Система способна распознавать выстрелы, свидетельствующие о незаконной охоте. В Национальном парке Хванге в Зимбабве ИИ-устройства акустического мониторинга фиксируют звуки выстрелов, бензопил и транспортных средств, отправляя оповещения патрулям в реальном времени.
Впрочем, эксперты предупреждают о рисках чрезмерной зависимости от технологий. ИИ-модели, обученные преимущественно на западных данных, могут игнорировать знания коренных народов об экосистемах. Исследователь Элли Найт подчёркивает, что технология «открывает совершенно новые возможности для изучения», но учёные опасаются утраты практического опыта полевых наблюдений. Тем не менее масштаб внедрения ИИ в природоохранную деятельность продолжает расти: организация Wild Me, объединившаяся с Conservation X Labs, уже отслеживает почти 200 000 отдельных животных 53 видов с помощью открытых ИИ-платформ.
