Nastolatka wynalazła tanie narzędzie. Wykrywa kłusowników słoni w czasie rzeczywistym

Siedemnastoletnia Anika Puri stworzyła niedrogi model oparty na uczeniu maszynowym, który analizuje wzorce ruchów w podczerwieni z udziałem ludzi i słoni. Puri twierdzi, że oprogramowanie jest czterokrotnie dokładniejsze niż istniejące, nowoczesne metody wykrywania.

Kiedy Anika Puri odwiedziła Indie wraz z rodziną cztery lata temu, była zaskoczona, gdy natknęła się na rynek w Bombaju wypełniony rzędami biżuterii i posążków z kości słoniowej. Na całym świecie handel kością słoniową jest nielegalny od ponad 30 lat, a polowanie na słonie jest w Indiach zakazane od lat 70-tych.

–Byłam całkowicie zaskoczona -wspomina 17-latka z Chappaqua w Nowym Jorku. –Zawsze się zastanawiałam, jak to się dzieje, że pomimo że kłusownictwo jest nielegalne, naprawdę jest to wciąż tak duży problem?

Zaintrygowana,  Puri zrobiła kilka badań i odkryła szokującą statystykę: populacja słoni leśnych w Afryce zmniejszyła się o około 62 procent w latach 2002-2011. Po latach liczba ta nadal spada. Jako miłośnik dzikiej przyrody, Puri chciał zrobić coś, co pomogłoby chronić ten i inne gatunki, wciąż zagrożone przez kłusowników.

–Obecnie do wykrywania i rejestrowania zdjęć kłusowników używa się dronów, które nie są tak dokładne – wyjaśnia nastolatka. Przyglądając się filmom wideo przedstawiającym słonie i ludzi, zauważyła, że te dwa gatunki znacznie różnią się od siebie sposobem poruszania się – prędkością, wzorami skrętów i innymi ruchami.

–Zrozumiałam, że możemy wykorzystać różnicę między tymi dwoma wzorcami ruchu, aby faktycznie zwiększyć dokładność wykrywania potencjalnych kłusowników – mówi.

W ciągu dwóch lat Puri stworzyła ElSa (skrót od Elephant Savior), niedrogi prototyp oprogramowania opartego na uczeniu maszynowym, które analizuje wzorce ruchów na filmach wideo w podczerwieni z udziałem ludzi i słoni. Puri twierdzi, że oprogramowanie jest czterokrotnie dokładniejsze niż istniejące, nowoczesne metody wykrywania. ElSa nie wymaga również drogich kamer termowizyjnych o wysokiej rozdzielczości, których koszt może sięgać tysięcy. ElSa wykorzystuje kamerę termowizyjną FLIR ONE Pro o rozdzielczości 206 × 156 pikseli, wartą 250 dolarów, którą podłącza się do zwykłego iPhone’a 6. Kamera i iPhone są następnie przymocowane do drona, a system w czasie rzeczywistym, podczas przelotu nad parkami, analizuje, czy obiekty znajdujące się poniżej to ludzie czy słonie.

Puri zgłosiła swój projekt do tegorocznego Regeneron International Science and Engineering Fair, największego na świecie międzynarodowego konkursu STEM dla młodzieży szkolnej, gdzie jej praca znalazła się w towarzystwie innych licealistów, którzy stworzyli nowatorskie projekty silnika pojazdu elektrycznego, ramienia robota sortującego odpady elektroniczne oraz robota wspinającego się po rurach.

Jej błyskotliwość w opisywaniu swoich badań i ich potencjalnego wpływu na społeczeństwo przyniosła jej nagrodę Peggy Scripps Award for Science Communication, a także zdobyła główną nagrodę w kategorii nauk o ziemi i środowisku.
–To naprawdę niesamowite widzieć te wszystkie dzieciaki, które spotykają się razem w tym samym celu – cieszenia się nauką i prowadzenia badań. Byłam zaszczycona, że się tam znalazłam. – mówi Puri.

Więcej na podobny temat pisaliśmy TUTAJ.

 

Źródło: smithsonianmag.com
Przetłumaczyła: Agata Pałach, blog Nigdy za późno