Bron: Phys.org | Methode: Herschreven + Research
Origineel: “Neural network helps detect gunshots from illegal rainforest poaching”
Wildlife poaching remains a major conservation concern. Technological advancements have enabled webs of acoustic sensors to be deployed throughout rainforests, creating the possibility of real-time alerts to the sounds of gun-based poaching.
In de strijd tegen wildstropers krijgen natuurbeschermers nu hulp van kunstmatige intelligentie. Wetenschappers hebben een geavanceerd systeem ontwikkeld dat met behulp van neurale netwerken geweerschoten kan detecteren in regenwouden, waarmee illegale jachtactiviteiten in real-time kunnen worden opgespoord.
**Technologische doorbraak tegen stropers**
Het nieuwe detectiesysteem maakt gebruik van een netwerk van akoestische sensoren die door regenwouden worden geplaatst. Deze sensoren registreren continu geluiden uit de omgeving en sturen de data door naar geavanceerde machine learning-algoritmes. Volgens onderzoek gepubliceerd door de Acoustical Society of America worden de neurale netwerken getraind om onderscheid te maken tussen geweerschoten en andere natuurlijke geluiden in het regenwoud, zoals dierengeluiden of weersgerelateerde geluiden.
“Door snel schietincidenten te identificeren, kunnen autoriteiten effectiever reageren op mogelijke stroperij-incidenten”, aldus de onderzoekers. Het systeem kan real-time waarschuwingen versturen naar natuurbeschermers en lokale autoriteiten wanneer verdachte geluiden worden gedetecteerd.
**Urgente noodzaak voor bescherming**
De ontwikkeling van deze technologie komt op een cruciaal moment. Uit eerder onderzoek blijkt de dramatische impact van stropers op bedreigde diersoorten: tussen 1960 en 1990 werd 95{8f6ef3fefdd3949173f51d7e15f2cf03cb58c7ea335d12bfe2cd63ab2ecce744} van de wereldwijde zwarte neushoornpopulatie gedood. In Zuid-Afrika werd in 2016 elke acht uur een neushoorn gedood vanwege zijn hoorn.
Wildstropers blijft een grote zorg voor natuurbehoud, vooral voor wilde dieren zoals neushoorns en olifanten die een steeds toenemende stroperijcrisis ondervinden. De nieuwe AI-technologie biedt hoop in deze strijd door een proactieve benadering mogelijk te maken in plaats van reactief handelen.
**Bewezen technologie in actie**
Een concreet voorbeeld van deze technologie in de praktijk is Guardian, het op zonne-energie werkende AI-platform van Rainforest Connection (RFCx). Dit systeem is oorspronkelijk ontworpen voor het detecteren van illegale houtkap in real-time, maar gebruikt vergelijkbare principes als het anti-stroperij systeem.
Guardian maakt gebruik van geavanceerde akoestische monitoring en machine learning om een schaalbare oplossing te bieden voor de bescherming van bossen en de biodiversiteit die zij ondersteunen. Het platform helpt natuurbeschermers en lokale autoriteiten om snel te reageren op bedreigingen.
**Bredere toepassing van AI in natuurbehoud**
De ontwikkeling van geluidsherkenning voor anti-stroperij past in een breder patroon van AI-toepassingen in natuurbehoud. Volgens recent onderzoek gepubliceerd in het tijdschrift Drones heeft wildlife monitoring een transformatieve era betreden door de convergentie van dronetechnologie en kunstmatige intelligentie.
Drones bieden toegang tot afgelegen en gevaarlijke habitats, terwijl AI het potentieel ontsluit om grote hoeveelheden wildlife-data te verwerken. Deze synergie hervormt wildlife monitoring en biedt nieuwe oplossingen voor uitdagingen op het gebied van soortidentificatie, dierenvolging, anti-stropers maatregelen, populatieschattingen en habitatanalyse.
**Technische uitdagingen en oplossingen**
Het onderscheiden van geweerschoten van andere geluiden in een regenwoud vormt een complexe technische uitdaging. Regenwouden zijn van nature zeer lawaaierige omgevingen met een constant mengsel van dierengeluiden, regenval, wind door bladeren en andere natuurlijke geluiden.
De neurale netwerken moeten daarom worden getraind met uitgebreide datasets van echte geweerschoten opgenomen in regenwoudomgevingen, gecombineerd met duizenden uren aan achtergrondgeluiden. Dit trainingsproces stelt de AI in staat om de unieke akoestische kenmerken van vuurwapens te herkennen, zelfs te midden van de complexe geluidslandschap van het regenwoud.
**Impact op illegale activiteiten**
Illegale houtkap, nauw verwant aan stropers, is volgens Climate Tech Digital de op twee na grootste transnationale misdaad ter wereld en genereert jaarlijks tussen de 50 en 150 miljard dollar. Deze activiteiten dragen niet alleen bij aan wijdverspreide ontbossing, maar versnellen ook klimaatverandering door het natuurlijke vermogen van de planeet om koolstof op te slaan te verminderen.
Er wordt voorspeld dat de regenwouden van de aarde binnen 100 jaar zullen verdwijnen als de huidige trends aanhouden. Dit maakt de urgentie van effectieve detectie- en beschermingsmaatregelen nog groter.
**Toekomstperspectieven**
De implementatie van AI-aangedreven akoestische monitoring markeert een belangrijke stap voorwaarts in de strijd tegen illegale activiteiten in regenwouden. Door real-time detectie mogelijk te maken, kunnen beschermers veel sneller reageren dan voorheen mogelijk was.
Het systeem biedt ook mogelijkheden voor uitbreiding naar andere vormen van natuurbedreiging. Dezelfde technologie die geweerschoten kan detecteren, zou kunnen worden aangepast om chainsaws te herkennen voor anti-houtkap operaties, of om andere verdachte menselijke activiteiten in beschermde gebieden te identificeren.
Deze technologische vooruitgang geeft nieuwe hoop in de strijd om bedreigde soorten en hun leefgebieden te beschermen, waarbij de kracht van kunstmatige intelligentie wordt ingezet voor een van de grootste uitdagingen van onze tijd: het behoud van de biodiversiteit op onze planeet.