AI有助于保护野生动物

　　AI是野生动物保护游戏规则的改变者。在野外追踪野生动物可能是一项缓慢而危险的工作，依托于AI的图像识别解决方案允许研究技术人员处理大量数据，并更好地了解数十个野生动物还有其生态环境。

　　就像犯罪现场的轨迹一样，野生动物的轨迹对野生动物保护主义者也很有价值。

　　每个物种和每个动物都有自己独特的足迹。每个轨迹还有其以下基质都讲述了一个关于动物活动和生态环境的故事。从轨迹中收集的信息有助于保护者跟踪野生动物的行为，监测濒危物种。这些信息也有助于保护地球上的生物多样性。

　　全力以赴。

　　动物保护主义者可以从足迹中学到很多东西，但手动处理所有信息是一项繁琐的任务。野生动物保护组织WildTrack创建了轨迹识别技术(FIT)，作为监测野生动物的非侵入性方法。测量动物足迹的数字图像，创建地理轮廓，然后分析确定动物物种、年龄、性别和个人身份。

　　FIT非常准确，但需要时间。每个图片都需要现场专家的手动数据输入和注释。即使输入了所有数据，由于人力和地理限制，分析速度也非常慢。为了加快这一过程，支持从全球公民科学家那里收集数据，Wildtrack寻求依托于AI的图像分析解决方案。

　　动物保护主义者与加州大学伯克利分校的一组研究技术人员合作，自动化FIT流程。由此产生的工具集成了JMP数据可视化软件和SAS数据分析，利用AI、计算机视觉和机器学习更快、更准确地识别和分析动物足迹。SAS和英特尔是开发全球分析解决方案的长期合作伙伴。WildTrack目前正在现场使用端到端解决方案。

　　成功的图像分析。

　　为了训练优化算法，研究技术人员在一块儿准备好的土地上诱引老虎和其它野生动物。他们拍摄了每只脚的数张照片——每只动物的四只脚相当于收集数据的四倍。

　　世界各地的公民科学家也能上传照片。研究人员、跟踪者和公民科学家可以从世界任何地方下载智能手机应用程序并上传图片。图片和相关数据(如位置、日期和时间)被输入依托于AI的平台。该平台可识别数十个物种，精度高于90%。另外，sensefly的ebeex无人机配备了支持空中数据收集的接口。

　　WildTrack数据库包含犀牛、貘和熊的足迹。扩大的数据收集进一步加强了机器学习算法，并鼓励研究人员进行讨论。另外，上传图片的人可以在线跟踪该动物的活动。

　　基于AI的解决方案使WildTrack团队能够括展其研究。最初的足迹识别现在还有其他生物特征，还有毛色、毛型和叫声。WildTrack可以监测迁徙模式、交配活动、觅食和狩猎行为以及社会群体。足迹下面基质的不同表明了湿度水平、天气条件和步态变化，后者可以指示行走速度或受伤信号。

　　对机器学习算法的调整也将支持其他领域的研究。基于AI的解决方案可用作统计分析和监测濒危物种，并防止盗猎者。将来的应用也许还有根据海龟独特的壳型来追踪它们，识别动植物的类型和健康状况，或者探测和监测动物或人类活动的行迹。

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