Среднестатистическому человеку едва ли удастся с ходу различить между собой Дэни, Ленор и Беллу. Все они обладают роскошной шоколадной шерстью и предпочитают аналогичные варианты времяпрепровождения – игрища в ледяной воде или развлечения со свежепойманной рыбой. Мелани Клэпхем – не среднестатистический человек: будучи биологом, она посвятила многие годы своей жизни изучению медведей гризли. При поддержке разработчиков программного обеспечения Клэпхем создала BearID – алгоритм машинного обучения для идентификации лиц медведей.
Из-за изменчивости облика медведей Клэпхем сомневалась в возможности реализации программного обеспечения, способного распознавать одних и тех же особей в разные периоды их жизни. В 2017 году она присоединилась к платформе Wildlabs.net, которая позволяет наладить связь между специалистами из сфер охраны природы и разработки инновационных технологий. Там она познакомилась с двумя инженерами из Сан-Хосе – Эдом Миллером и Мэри Нгуен, которые увлекались не только машинным обучением, но и созерцанием медвежьей жизни через веб-камеры в Национальном парке Катмай на Аляске. Совместными усилиями трио создало BearID – программу для распознавания медведей по фото.
В основе BearID лежит уже существовавшая ранее программа искусственного интеллекта Dog Hipsterizer, суть которой заключается в добавлении забавных усов и глупых шляп на снимки с собаками. Клэпхем, Миллер и Нгуен адаптировали это ПО, научив искусственный интеллект идентифицировать на фото лица медведей. Затем в ход вступает другая программа ИИ, которая распознаёт конкретных особей, основываясь на относительно скромной базе данных. В общей сложности для создания BearID разработчики использовали 4674 снимка медведей гризли из бухты Найт и Национального парка Катмай. В обучении программы были задействованы около 80% снимков, а другие 20% пригодились для тестирования навыков ИИ.

Ввиду отсутствия каких-либо чётких особенностей окраса, программа идентифицирует медведей по расстоянию между верхней границей лба, ушами, носом и глазами. По словам Клэпхем, на данном этапе BearID с точностью около 84% распознаёт 132 особи. Для бо́льшего охвата необходимо расширить базу данных. Кроме того, разработчики рассматривают возможность развития программы для распознавания других видов животных.
Возможность идентифицировать и отслеживать перемещения животных при помощи автоматических камер, разбросанных по охраняемым территориям, избавляет сотрудников парков от необходимости отлавливать зверей и устанавливать на них радиометки. Впрочем, у BearID есть и потенциальные недостатки. Вряд ли лично у медведей есть претензии по поводу нарушения их приватности, однако платформы распознавания и отслеживания животных рискуют стать орудием в руках злоумышленников. Важно тщательно контролировать, кто получает доступ к базам данным с информацией о местоположении зверей, чтобы те не достались браконьерам.
Источник фото: bearresearch.org