PULLMAN, Wash. – Một nghiên cứu do các nhà khoa học tại Đại học Bang Washington (WSU) và Google thực hiện cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể rút ngắn đáng kể thời gian theo dõi động vật hoang dã thông qua camera từ xa. Trước đây, việc phân tích dữ liệu mất hàng tháng hoặc cả năm nay chỉ còn vài ngày, nhưng vẫn đảm bảo kết quả khoa học gần như tương đương với con người. Nghiên cứu này được công bố trên Tạp chí Ecology Applied, trong đó các nhà khoa học đã kiểm tra khả năng thay thế con người bằng hệ thống AI tự động để xử lý hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu hình ảnh từ camera. Dữ liệu được thu thập tại Washington, Vườn quốc gia Glacier ở Montana và Vườn sinh học Maya ở Guatemala. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng với hầu hết các loài, các mô hình do AI xác định gần như trùng khớp với mô hình do chuyên gia con người xây dựng. Trong các chỉ số quan trọng như vị trí của động vật và các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến chúng, kết quả phù hợp khoảng 85-90% trường hợp, chỉ có một số nhỏ hoặc loài khó nhận diện mới có sự khác biệt đáng kể, theo WSU. Những kết quả này mang ý nghĩa quan trọng cho công tác bảo tồn, vì việc xử lý nhanh hơn giúp các nhà nghiên cứu và quản lý động vật hoang dã có thể chuyển từ thu thập dữ liệu sang đưa ra quyết định nhanh hơn, mở ra tiềm năng giám sát gần thời gian thực các loài như báo, sói và gấu nâu. ‘Chúng tôi không cố gắng thay thế con người,’ Daniel Thornton, nhà sinh thái học động vật hoang dã của WSU và là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết. ‘Mục tiêu là giúp các nhà nghiên cứu nhận được câu trả lời nhanh hơn để họ có thể đưa ra quyết định tốt hơn trong việc quản lý và bảo tồn động vật hoang dã.’ Trong quá khứ, quy trình theo dõi động vật hoang dã bằng camera từ xa rất tốn thời gian và công sức. Camera tự động kích hoạt khi có chuyển động được đặt trong rừng và các môi trường sống khác, có thể tạo ra những bộ dữ liệu khổng lồ. Một dự án đơn lẻ có thể tạo ra hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu hình ảnh cần được xem xét để xác định loài nào xuất hiện trong từng khung hình. Ngay cả với đội ngũ sinh viên và nghiên cứu sinh, quy trình thường mất từ 6 đến 7 tháng, thậm chí lên đến một năm trước khi phân tích có thể bắt đầu. Các công cụ AI ban đầu mang lại một phần giải pháp bằng cách loại bỏ hình ảnh trống, thường chiếm 60-70% tổng số, nhưng vẫn cần con người xem xét hàng chục nghìn hình ảnh chứa động vật. Nghiên cứu mới kiểm tra xem bước kiểm tra cuối cùng của con người có thể bị loại bỏ không. Sử dụng mô hình AI tổng quát SpeciesNet do Google phát triển, các nhà nghiên cứu chạy hình ảnh qua quy trình hoàn toàn tự động mà không cần kiểm tra của con người, sau đó so sánh kết quả với dữ liệu truyền thống có nhãn của chuyên gia. ‘Câu hỏi quan trọng không phải là AI có xác định đúng từng hình ảnh hay không,’ Dan Morris, nhà nghiên cứu cấp cao tại Google và đồng tác giả nghiên cứu, cho biết. ‘Mà là các kết luận sinh thái mà bạn quan tâm có giống nhau không.’ Đối với hầu hết các loài, họ đã đạt được điều này. Ngay cả khi AI có sai lầm, như nhầm lẫn loài hoặc bỏ sót phát hiện, các mô hình tổng thể vẫn ổn định vì dựa vào quan sát lặp lại theo thời gian, theo WSU. Về mặt thực tế, việc tiết kiệm thời gian là đáng kinh ngạc. Xử lý tự động có thể hoàn thành trong vài ngày, giảm điểm nghẽn kéo dài hàng tháng xuống còn khoảng một tuần. Hiệu quả này có thể mang lại sự thay đổi lớn, đặc biệt với các tổ chức bảo tồn nhỏ hoặc thiếu kinh phí. Nó cũng cho phép các nhà nghiên cứu mở rộng nỗ lực giám sát mà không bị giới hạn bởi khả năng xử lý dữ liệu. Dự án cũng góp phần vào cộng đồng AI cho bảo tồn bằng cách công khai một phần dữ liệu, hỗ trợ các công cụ như SpeciesNet cần dữ liệu chia sẻ để cải tiến. Morris nhấn mạnh rằng nghiên cứu mang tính thực tiễn. Thay vì phát triển các thuật toán AI mới, nhóm tập trung vào những gì các công cụ hiện tại có thể làm được. ‘Chúng tôi không cố gắng phát minh một mô hình mới,’ ông nói. ‘Chúng tôi đang hỏi liệu, với công nghệ hiện tại, con người có thể tin tưởng vào nó cho các phân tích mà họ đã làm trước đây không.’ Kết quả cho thấy, ít nhất là với nhiều loài phổ biến và các mô hình sinh thái tiêu chuẩn, câu trả lời dường như là có. Tuy nhiên, Đại học cũng cho biết vẫn còn những giới hạn. Việc kiểm tra của con người vẫn cần thiết cho nhiều ứng dụng khác của dữ liệu từ camera, và bài báo chỉ tập trung vào một nhóm nhỏ các loài có thể được ghi lại. Ví dụ, các loài rất hiếm và dễ nhầm lẫn vẫn là thách thức với AI. Tuy nhiên, các kết quả cho thấy trong một số trường hợp, xử lý hình ảnh không còn là rào cản lớn cho các nghiên cứu theo dõi camera quy mô lớn. ‘Thông điệp lớn là điều này không còn phải là một điểm nghẽn nữa,’ Thornton nói. ‘Nếu chúng ta có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn, chúng ta có thể phản ứng nhanh hơn, và điều đó thực sự quan trọng cho bảo tồn.’
chia sẽ trên Twitter: AI giúp theo dõi động vật hoang dã nhanh hơn
