В Гарварде научили искусственный интеллект "охотиться" на браконьеров

Об этом сообщает Engadget, передает Укринформ.

Профессор Милинда Тамбове, соучредитель Центра искусственного интеллекта в обществе (CAIS) и директор Центра исследований по вычислений Гарвардского университета, руководил развитием проекту после участия в конференции Глобальной инициативы по защите тигров в 2013 году.

PAWS использует данные о браконьерстве с открытой системы SMART (Инструмент пространственного мониторинга и отчетности), разработки Всемирного фонда дикой природы, и использует игры безопасности - подмножество теории игр, где игрок должен оптимизировать ограниченные ресурсы для смягчения угроз и атак - чтобы предложить маршруты, которыми могут следовать браконьеры.

Тамбове и его команда впервые испытали PAWS в 2014 году в Национальном парке королевы Елизаветы в Уганде. В парке обитают различные виды животных под угрозой исчезновения, а также находятся тысячи ловушек, установленных браконьерами. PAWS работает путем деления площади парка на отдельные квадраты в 1 км. Она присваивает каждому квадрату коэффициент риска на основе того, где ранее проявляли ловушки - эти данные за десять лет собираются с помощью SMART. Программа предлагает маршруты патрулирования через районы с высоким риском. Эти предложения меняются со временем, когда браконьеры приспосабливаются к действиям рейнджеров.

Как и все системы машинного обучения, точность PAWS ограничивается качеством данных для анализа. Научный сотрудник Microsoft Шарзад голами заметил, что данные собирают сотрудники парка, поэтому они часто неточны. Если браконьеры хорошо скрыли ловушку, ее могут и не найти, но это не значит, что правонарушений на этой территории не было.

Благодаря партнерству с Всемирным фондом дикой природы и другими природоохранными организациями, команда Тамбове надеется внедрить PAWS в около 600 заповедных территориях во всем мире, а также расширить ее сферу функционирования к охране морских заповедников и лесов.