Hayvanların neslinin tükenmesi, doğanın kötü kullanımı ve doğal kaynakların israfı konusunda ciddi bir evhamımız var. Bu gibi sorunların giderek büyüdüğünün farkındayız ancak bireysel anlamda destek olacak faaliyetlerde de pek bulunmuyoruz. Bir yandan farklı gezegenlere taşınmak için planlar yaparken, asırlardır bize ev sahipliği yapan Dünya’mızı da unutmamak gerek.
40 yılı aşkın süredir inovatif bir şekilde analitik/analiz konusunda hizmet veren SAS’ın hizmetlerini kullanan WildTrack isimli bir grup; vahşi doğada hayvanları takip ederken yapay zekadan yararlanıyor.
1994’ten beri hayvanlar üzerine araştırmalar yapan grup: birkaç yıllık deneyim sonucunda kullandıkları invazif (vücuda giren) yöntemlerin dişilerde doğurganlığa etki ettiğini keşfetmiş ve yerli, tecrübeli avcıların artık ayak izlerine bakarak hayvanları tanıyabildiklerini fark edince bunu teknoloji ile nasıl çözümleyebileceğine dair arayışlara girmiş.
The footprint identification technique (FIT) isimli bir algoritma oluşturan grup; hayvanların türünü, hangi birey olduğunu, yaş sınıfını ve cinsiyetini sadece ayak iziyle tahmin edebilen bir yapay zeka geliştirmeyi başarmışlar.
Her insanın ayak izi fotoğraflarını çekerek katkı yapabileceği bir platform olmak isteyen WildTrack, böylece insanların katkısı ile doğal dünyanın saflığını korumak ve geleceğimizi kurtarmak istiyor.
Makine öğrenimi ve Derin öğrenme algoritmaları sisteme girilen örnekler çoğaldıkça daha yüksek bir doğruluk payıyla çalışan algoritmalardır. Yani araştırmacı grubun 1000 fotoğraf yükleme gücü varsa 7 milyar insanın desteğiyle bu sayı 10 kat artabilir ve bu da yapay zekanın çok daha keskin ve doğru sonuçlar vermesini sağlar
Dünyada 100.000’den 7100’e düşen çita sayısının tespiti ve bu canlıların alışkanlıkları gibi konularda ciddi bir öneme sahip olan yapay zeka algoritmaları birçok aşamadan geçerek sonuca ulaşıyor.
“I would like to teach them, there are not many left”
Öncelikle; her türün farklı ayak anatomisi var, ikinci olarak her türde her birey farklı bir ayak karakteristiğine sahip. Tespit edilen bireylerin hepsinin dört ayağı olması ve bunların da birbirinden farklı olması üçüncü sorun; her bireyin farklı zamanlarda ve farklı yerlerde ayak izinin farklı çıkması ise ciddi sorunlardan birisi. Ancak nasıl ki insanoğlu tecrübe ve bilginin tekrarlanması ile bir şeyler öğrenebiliyorsa yapay zekalar da aynı şekilde; sürekli görsellere bakarak bir şeyler öğrenebiliyor.
Son yüz yılda dünyadaki çita sayısında %93 azalma (1900 yılında 100.000, şu an 7.100) görüldü. Çitaların %76’ı eski habitatlarında görülemiyor.
En küçük 1200×1600 şekilde olan fotoğrafların çekilmesi ve bilgisayardaki bir görsel manipülasyon programına (hangi program olduğu açıklanmamış) aktarılarak yapay zeka için optimize ediliyor. Anatomik işaret noktası da bulunduktan sonra birkaç küçük işlem yapılıyor ve ayak izi sisteme yüklenmiş, analize hazır hale gelmiş oluyor.
Yürüme biçimimize göre kimliğimiz, kullandığımız arabaya göre siyasi kimliğimiz, fotoğraflarımıza göre cinsel kimliğimizin tespit edilebildiği bir gelecekte tüm insanlığın big datada birer veri olması bizi evhamlandırsa da bu verilere hayvanların da eklenecek olması ekosistemin korunması açısından olumlu olabilir. Yapay zeka, sanal gerçeklik ve 3B yazıcılarla birlikte hem doğaya hem de evrene dair birçok gizemi çözebileceğiz gibi duruyor.
