On yıldan uzun bir süredir Kanada’daki bozayılar üzerinde çalışmalar yapan ayı biyoloğu Melanie Clapham, bozayıların yüzlerindeki mimik ve göz-burun mesafe oranları gibi onları farklı kılan detaylar konusunda uzmanlaştı. Clapham, aynı insanlar gibi ayıların ve diğer hayvanların da mevsimsel olarak kilo alıp verdiğini, yaralandığını ve farklı yüz şekillerine sahip olduğunu tespit etti. Ayıların tek tek tespit edilip ayrı olarak takip edilmesi türlerin araştırılmasına ve korunmasına katkı sağlıyor. Ayıları birbirinden ayırıp ona göre takip etmek, o ayının kente inip inmediğini öğrenmek veya bir çiftçinin hayvanlarına saldırıp saldırmadığını tespit etmekte yardımcı oluyor.

BearID ile Ayı Takibi

Takip ettiği her ayının özelliklerini not etmesi ve ayıyı gördüğü anda tanıması Clapham’ı zorlamaya başlamıştı. Bu konu hakkında teknolojik bir çözüm arayışına giren Clapham, birkaç yıl önce Kanada’da takip ettiği ayıları halihazırda piyasada bulunan bir yüz tanıma teknolojisini kullanarak ayırt etmeyi düşündü. Silikon Vadisi merkezli iki teknoloji çalışanıyla ekip oluşturan biyolog, bozayıları izlemek için yüz tanıma yazılımı kullanan BearID‘yi oluşturdu. Proje şimdiye kadar 132 hayvanı bireysel olarak tanımak için yapay zekâyı kullandı.

Algoritmaya yakalanan ayılar

Yüz tanıma teknolojisi, insanları tanımlamak için kullanılan yapay zekâ destekli bir araç ancak gerek gizlilik nedenleri gerekse sistemin ön yargılı olması gibi sorunlarından ötürü sürekli tartışılan bir teknoloji haline geldi. Doğadaki vahşi hayvanların takibinde kullanılan BearID’de ise herhangi bir özel hayatın gizliliğini ihlal etme veya algoritmanın ön yargılı olması gibi problemler bulunmuyor.

BearID’nin tanıtılması ve kullanımının diğer biyologlara anlatılmasından sonra birçok biyolog ve hayvan hakları savunucusu, Clapham’ın kullandığı yazılımın hayvanları [tooltip tip=”Radyo Frekansı ile Tanımlama (RFID) teknolojisi, radyo frekansı kullanarak nesneleri tekil ve otomatik olarak tanıma yöntemidir”]RFID[/tooltip] veya kulaklarını delip tasma takarak takip etmekten daha insancıl, çevreye duyarlı, ucuz ve uzun ömürlü bir çözüm olduğunu düşünüyor.

 

BearID bozayıların yüzlerini tanıyor

BearID, şu ana kadar 4.674 bozayı görüntüsü topladı; Clapham, görüntülerin %80’inin yüz tanıma sistemini eğitmek için kullanıldığını ve geri kalan %20’nin ise sistemi test etmek için kullanıldığını söyledi. Kendisinin ve iş arkadaşlarının yakın zamanda yayınladığı araştırmaya göre, sistem şu anda %84 doğruluk ile çalışıyor.

BearID hayvanlara karşı kullanılabilir mi?

Hayvanlar için yüz tanıma, insanlar için olduğu gibi aynı mahremiyet, ön yargı ve gözetim sorunlarıyla dolu olmasa da, dikkate alınması gereken konular bulunuyor. Örneğin, gözetim teknolojisi hayvanları korumaya yardımcı olabilirken, onlara karşı kullanılabilir. Bu nedenle yaban hayatı araştırma projeleri için bir yapay zekâ platformu olan Wildbook.org‘un kurucu ortağı ve yöneticisi Tanya Berger-Wolf, hayvan verilerine erişimin kontrol edilmesinin önemine dikkat çekiyor.

Bununla birlikte BearID bilim insanları ve koruma yöneticilerine vahşi hayvanları avlayan kaçak avcıları için altın değerinde bir veri kaynağı sunuyor. Böylece bir kaçak avcının bozayıları bulmak için fotoğraflara eklenebilecek GPS koordinatları gibi verilerle birlikte hayvan görüntülerini kullanabilmesinin önüne geçilebilecek. Hangi hayvanın korumasız, yaralı veya avlanma yasağı olmayan bölgelerde olduğunun bilgisinin kötü niyetli insanlar tarafından kolayca elde edilebilmesi, doğal ortamlarında yaşamakta olan hayvanlar için büyük bir tehlike oluşturabilir.

color change pixels of cat
İnsan Gözünün Algılayamacağı Değişiklikler Sonucu Tanımlaması Değişen Bir Yazılım

Bitki örtüsü gibi hayvan dışındaki nesneler olmadan, farklı aydınlatma koşullarında, farklı bakış açılarından çok sayıda tek tek hayvan görüntüsünü toplama yapay zekâ için zor olabiliyor. Yüz tanıma algoritmaları bir insanın neredeyse fark edemeyeceği çok küçük değişiklikleri fark ettiği için yazılımların korkunç hatalar yapmalarına yol açabiliyor. Bu sorunun çözümü ile ilgili geçtiğimiz günlerde önemli bir gelişme yaşandı. Dünyanın sayılı üniversitelerinden MIT, Harvard Üniversitesi ve IBM’den bir Nörobilim ekibi, bu ay NeurIPS konferansında sundukları çalışma ile yüz yanıma teknolojilerine beynin görsel işleme sisteminin en erken aşamasını taklit edecek şekilde tasarlanmış yeni bir katman ekleyerek bu güvenlik açığını hafifletmenin bir yolunu geliştirdiklerini duyurdu. Böylece BearID ve benzeri yüz tanıma sistemlerinin doğruluk oranlarının gelecekte yükseleceğini öngörebiliriz.

Vahşi Yaşamın Sırları Çözülebilir

BearID bozayıların takibi için tasarlanmış bir uygulama ancak ufak modifikasyonlar ile birlikte diğer vahşi hayvanların yüz tanıması için de kullanılabilir. Hayvan Kaynaklı Veri Toplama Sistemleri, gelişen yüz tanıma ve takip teknolojileri sayesinde doğa yaşamını daha yakından takip edebiliyoruz. Bilim insanlarının doğal yaşamı daha kapsamlı inceleyebilmesi gelecekte hayvan davranışları ve vahşi yaşamın sırları hakkında daha fazla bilgi toplamamıza imkân sağlayabilir. 

 

Kaynak: CNN Business

Share:

administrator

1997 İstanbul doğumlu olan Kemal Berk, İTÜ Ekonomi bölümünde eğitimini sürdürüyor. Estetik açlığını Avrupa Sineması ve Müziği ile doyurmaya çalışmasının yanı sıra felsefe, nöroloji, dinler tarihi ve iktisat konularında okumalar yapmayı seviyor. Öğrenmeye ve gelişmeye yönelik durdurulamaz bir arzuya sahip olması, onu üretken ve verimli olmak için teşvik ediyor.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir