У Гарварді навчили штучний інтелект "полювати" на браконьєрів
Про це повідомляє Engadget, передає Укрінформ.
Професор Мілінд Тамбе, співзасновник Центру штучного інтелекту в суспільстві (CAIS) та директор Центру досліджень з обчислень Гарвардського університету, керував розвитком проєкту після участі у конференції Глобальної ініціативи з захисту тигрів у 2013 році.
PAWS використовує дані про браконьєрство з відкритої системи SMART (Інструмент просторового моніторингу та звітування), розробки Всесвітнього фонду дикої природи, та використовує ігри безпеки — підмножину теорії ігор, де гравець повинен оптимізувати обмежені ресурси для пом'якшення загроз та атак — щоб запропонувати маршрути, якими можуть прямувати браконьєри.
Тамбе та його команда вперше випробували PAWS у 2014 році в Національному парку королеви Єлизавети в Уганді. У парку мешкають різні види тварин під загрозою зникнення, а також знаходяться тисячі пасток, встановлених браконьєрами. PAWS працює шляхом розподілу площі парку на окремі квадрати в 1 км. Вона присвоює кожному квадрату коефіцієнт ризику на основі того, де раніше виявляли пастки — ці дані за десять років збираються за допомогою SMART. Програма пропонує маршрути патрулювання через райони з найвищим ризиком. Ці пропозиції змінюються з часом, коли браконьєри пристосовуються до дій рейнджерів.
Як і всі системи машинного навчання, точність PAWS обмежується якістю даних для аналізу. Науковий співробітник Microsoft Шарзад Голамі зауважив, що дані збирають співробітники парку, тому вони часто неточні. Якщо браконьєри добре приховали пастку, її можуть і не знайти, але це не означає, що правопорушень на цій території не було.
Завдяки партнерству з Всесвітнім фондом дикої природи та іншими природоохоронними організаціями, команда Тамбе сподівається впровадити PAWS у близько 600 заповідних територіях у всьому світі, а також розширити її сферу функціонування до охорони морських заповідників та лісів.
