Bilim insanları, bir gün hayvanları ayak izlerinin fotoğraflarından tek tek tanımlayabilecek bir makine öğrenimi aracı üzerinde çalışıyorlar.
Bazı vahşi hayvanları incelemek nispeten kolaydır. Örneğin bazı penguen popülasyonları büyük yırtıcılara o kadar alışkın değildir ki insanlardan neredeyse hiç korkmazlar ve genellikle yakınlarda pusuya yatan bilim insanlarına doğru dolaşırlar. Namibya’nın kahverengi sırtlanları ise tam tersi. Yaklaşık bir metre uzunluğundaki bu memeliler – köpeklerden çok firavun fareleriyle yakın akraba – küçük klanlar halinde yaşar ama genellikle yalnız seyahat eder ve avlanırlar. Çoğunlukla geceleri dolaşırlar ve en kurnazca yerleştirilmiş kamera tuzaklarından bile kaçma eğilimindedirler. Tabii, sırtlan araştırmacısı Marie Lemerle’nin inlerinin dışına yerleştirdiği bir çift kamerayı yutan sırtlan yavruları gibi, onları tamamen yok etmezlerse. Kahverengi Sırtlan Araştırma Projesi’nde araştırmacı olan Lemerle, “Metal kasayı açmayı başardılar ve ardından kamerayı çiğnediler, böylece SD kart bile bitti” diyor.
ABD merkezli kar amacı gütmeyen WildTrack’in çalışanları bu yılın başlarında Lemerle’ye yeni bir otomatik sırtlan tanımlama sisteminin geliştirilmesinde işbirliği yapmak isteyip istemeyeceğini öğrenmek için ulaştıklarında Lemerle çok heyecanlandı.
İngiliz koruma uzmanı Zoe Jewell, son 13 yılını WildTrack’in hayvanları ayak izlerinin fotoğraflarından tanımlamak için yapay zeka destekli bir sistem geliştirmesine yardımcı olarak geçirdi. Bu çalışma Jewell’in siyah gergedanların izini süren Zimbabvelilerle birlikte çalışırken edindiği deneyimlerden esinlenmiş. Yapay zeka aracı şu ana kadar aralarında leopar, aslan ve gergedanların da bulunduğu 17 hayvanı tanımlayabiliyor. Ancak WildTrack ekibinin hedefi, makine öğrenme sistemine hangi hayvanın hangi izi bıraktığını belirlemeyi öğreterek daha ayrıntılı değerlendirmeler yapmak.
Bu nedenle Lemerle son beş aydır WildTrack’in eğitim veri setleri için sırtlan izlerinden oluşan bir referans kütüphanesi oluşturuyor. Lemerle, kahverengi sırtlanların avlanmak için geldiği Namibya’nın Atlantik kıyısındaki Cape kürklü foklarının üreme alanı olan Baker’s Bay’de net bir sırtlan ayak izi bulduğu her seferinde, sırt çantasındaki 30 santimetrelik cetvele uzanıyor, izlerin yanındaki kumun üzerine bırakıyor ve akıllı telefonuyla bir fotoğraf çekiyor.
Ardından, merkezi Kuzey Carolina’daki Duke Üniversitesi’nde bulunan WildTrack ekibi, ayak izinin boyutunu ve şeklini en ince ayrıntısına kadar analiz ediyor. Her bir izi 120 farklı ölçüme ayırıyorlar ve makine öğrenimi yazılımı bu ölçümleri veri tabanındaki diğerleriyle karşılaştırarak bir eşleşme arıyor. Jewell, bazen sırtlanları birbirinden ayırmak için tek gereken şeyin ayak parmakları arasındaki açılardaki ince farklılıklar olduğunu söylüyor.
Doğuştan gelen fizyolojik farklılıklar sırtlan izlerini birbirinden ayırsa da, yaşam izleri de öyle. Cornucopia’ya ulaşmaya çalışan Açlık Oyunları haraçları gibi, gündüz saatlerinde Baker’s Bay’deki fok kolonisine ulaşmak isteyen kahverengi sırtlanlar da diğer sırtlanlar ve avlarını çalmaya niyetli kara sırtlı çakallardan oluşan çetelerle mücadele etmek zorundadır. Korkunç yaralar alırlar: parçalanmış kulaklar, ezilmiş boyunlar ve bazen kopmuş bir ayak. Bazı sırtlanlar kırık bacaklarıyla topallıyor. Lemerle, “Her bireyin farklı bir topallaması varsa, bu muhtemelen izlerinde bir şekilde görünmelidir” diyor.
Lemerle, yapay zeka destekli bu aracın bir gün daha geleneksel çalışma yöntemlerinin büyük bir tamamlayıcısı olacağını da sözlerine ekliyor. “Sabahın erken saatlerinde izlerin fotoğraflarını çekip orada kimin olduğunu görmek çok güzel olurdu” diyor.
Jewell, bu aracın Lemerle’ye sırtlanların nereye gittikleri ve onları görmek zorunda kalmadan çevrelerini nasıl kullandıkları konusunda daha iyi bir fikir vereceğini söylüyor.
Güney Afrika’daki Pretoria Üniversitesi’nde yüksek lisans öğrencisi olan ve araştırmada yer almayan Wesley Gush, Zimbabve’nin güneyindeki geniş bir vahşi yaşam rezervi olan Bubye Vadisi Koruma Alanı’nda kamera tuzakları kullanarak kahverengi sırtlanları inceledi. Gush, “Kahverengi sırtlanlar Afrika’nın en gizemli büyük etoburlarından biridir” diyor ve yakalanması zor doğalarının çoğu zaman gerçek sayılarını gizlediğini ekliyor.
“Otomatik bir aracın geliştirilmesi, yaban hayatı araştırmacılarına ve yöneticilerine yardımcı olmak için önemli bir potansiyele sahip olacaktır” diyor. “Eğer işe yararsa harika olur.”
WildTrack ekibi, saha araştırmacılarına yardımcı olmanın ötesinde, sistemin vahşi kahverengi sırtlanların ve tehlike altındaki diğer türlerin korunmasına yardımcı olacağını umuyor.
Güney Afrika genelinde 10.000’den az olan yetişkin kahverengi sırtlanların 3.000’den azı Namibya’da yaşamaktadır. Hayvanlar, araçlarla çarpışmalar ve hayvancılıkla uğraşan çiftçilerin intikam cinayetlerinden muzdarip oldukları için neredeyse tehdit altında kabul ediliyor. Jewell, WildTrack’in makine öğrenme sistemi ve ilgili akıllı telefon uygulamasının, örneğin çiftliklerin yakınında bulunan izlerin kahverengi sırtlana ait olmadığını kanıtlamak için kullanılabileceğini ve bunun da misilleme saldırılarının sayısını azaltabileceğini söylüyor.
Jewell, “[Lemerle] için geliştirdiğimiz model, kahverengi sırtlanların korunmasına yardımcı olmak için her yerde kullanılabilir” diyor. “Umudumuz bu.”
*Bu yazı Artificial intelligence could soon turn anyone into an expert tracker başlıklı yazıdan çevrilmiştir.
