Если вдруг вам приходится время от времени задаваться вопросом: «Не тот ли это тюлень, которого я видел вчера?», учёные готовы предоставить вам в помощь уникальный инструмент – SealNet, систему распознавания морд тюленей.
Вдохновившись технологиями распознавания приматов, медведей и прочих представителей животного мира, биолог из Колгейтского университета Криста Ингрэм предложила свои студентам создать программное обеспечение, способное различать мордахи ластоногих. В итоге учёные разработали систему, которая умеет распознавать отдельных особей обыкновенного тюленя – любителей нежиться на камнях побережий и пляжей во всех морях, примыкающих к Северному Ледовитому океану. В основе технологии лежит машинное обучение и свёрточная нейронная сеть. Криста и её студенты начали тренировать ИИ при помощи более чем 2000 фотографий с тюленями, снятых на протяжении двух лет в заливе Каско, штат Мэн. Первым делом система научилась находить морды, а затем учёные вручную обозначали на фотографии местонахождение пасти, носа и центральных точек глаз, пока программа не стала делать это самостоятельно.
Сперва система SealNet узнавала 406 разных особей ластоногих с точностью около 85%. С тех пор команда проекта расширила базу данных, пополнив её ещё примерно 1500 тюленьими мордами. По словам Ингрэм, по мере увеличения базы данных точность работы программы будет расти. Впрочем, как и любой молодой технологии, системе SealNet не чужды «детские» болезни. В частности, иногда ПО принимает за мордахи тюленей другие части их тел, растительность и прочие элементы их окружения. К примеру, однажды система увидела объект поиска в камне. Однако в конкретном случае трудно было обвинить ИИ в ложном срабатывании: Кристе и её студентам самим пришлось лишний раз присмотреться к изображению камня, пятна на котором и правда были похожи на морду животного. В дальнейшем во избежание подобных ошибок стоит вручную перепроверять результаты работы системы, чтобы удостовериться, что обозначенные ею мордахи действительно принадлежат тюленям.
Криста Ингрэм верит, что после доработок SealNet может оказаться полезным инструментом для неинвазивного отслеживания популяций. Хотя обыкновенные тюлени являются одним из самых распространённых на планете видов ластоногих, учёные до сих пор имеют довольно ограниченные познания об этих животных. Другие методы мониторинга вида вроде маркировки особей при помощи чипов или наблюдения за тюленями с воздуха имеют свои ограничения: они могут быть слишком инвазивными, дорогими и т. п. Тем временем SealNet использует изображения животных, которые вовсе не против попозировать для фото, нежась на тёплых камнях.
Данная система может быть полезной для исследования такого феномена, как привязанность тюленей к определённой местности. Даже в процессе обучения ИИ студенты обнаружили, что тюлени склонны год за годом возвращаться на одни и те же пляжи или скалы. К примеру, две особи, прозванные командой SealNet Клоу и Петал, стабильно появлялись вместе в двух локациях. Экологи считают, что данные о паттернах передвижений ластоногих можно будет использовать в качестве аргумента для учреждения особых экологических зон с целью охраны животных. В будущем Ингрэм надеется выпустить приложение, чтобы в отслеживании популяций могли принимать участие все желающие обладатели смартфонов. Кроме того, коллега Кристы Андерс Галатиус, который занимается изучением ластоногих в Дании, считает, что SealNet можно будет совместить с ПО британских биологов, способным идентифицировать особей по пятнышкам на теле животного.