야생동물 보호를 위한 AI 스마트 기술

 

스마트 기술은 일부 사람들이 직업을 위험에 빠뜨릴 수 있는지 걱정하면서 다소 논란의 여지가 있다. 스마트 기술에 대해 어떻게 생각하든, 위험에 처한 야생 동물을 안전하게 보호할 수 있는 확실한 잠재력이 있다.

 

다음은 현재 보존 노력의 최전선에 있는 AI 기술 중 일부이다.

 

1. 드론

 

드론은 또한 밀렵꾼의 노력을 퇴치하기 위한 감시 도구로서의 가능성을 보여주었다. 환경 보호론자들은 드론과 AI를 결합하여 야간에 싸울 방법을 찾고 있다.

 

Air Shepard는 이미지 처리 및 원격 카메라를 사용하여 열에 민감한 적외선으로 밀렵 그룹을 찾는다. 이 하이테크 이미징을 통해 공원 관리인은 빛이 덜한 상태에서 동물을 선명하게 볼 수 있어 밀렵꾼이 동물을 다치게 하기 전에 막을 수 있다.

 

드론이 처음에는 사진을 처리하기 위해 사람에 의존했지만 이제는 사진을 분석하기 위해 인공지능을 소싱하고 있다. 그들은 거의 200,000명의 확인된 밀렵꾼과 40,000마리의 동물로 AI 모델을 훈련했다. 이제 공원은 야간에 레인저의 피로를 풀기 위해 이를 활용한다.

 

2. 카메라 트랩

 

환경 보호론자들은 또한 잠재적인 밀렵꾼을 자동으로 탐지하기 위해 AI와 함께 카메라 트랩을 사용하고 있다. 탄자니아의 Grumeti Game Reserve에 있는 TrailGuard와 같은 작은 숨겨진 카메라는 연중무휴 감시 시스템 역할을 한다.

 

카메라가 잠재적인 밀렵꾼을 감지하면 공격자의 이미지를 실시간으로 공원 경비원에게 보내 경고에 매우 빠르게 대응할 수 있다.

 

이것들의 장점은 숨기기가 더 쉽다는 것이다. 드론은 조감도를 제공할 수 있지만 상대적으로 크다. Trailguard는 또한 AI가 인식한 이미지만 공원 관리인에게 전송하므로 전기 절약에도 도움이 된다.

 

3. 샷스포터

 

ShotSpotter는 처음에 법률 관리에게 총격을 경고하여 발견하고 멈출 수 있도록 했다. 그러나 남아프리카 공화국의 크루거 국립공원(Kruger National Park)에서도 공원 관리원에게 밀렵 가능성을 알리기 위해 이를 도입했다.

 

공원은 2018년부터 IPZ(Intensified Protection Zone) 전체에 ShotSpotter를 설치했다. ShotSpotter를 사용하면 레인저가 60초 이내에 총격 위치에 대한 경고를 수신하여 밀렵 사건에 신속하고 효율적으로 대응할 수 있다. 2020년에 ShotSpotter는 해당 기술이 적용되는 IPZ 지역 내에서 도살되는 코뿔소의 수를 60% 감소시켰다고 발표했다.

 

이 기술은 최대 2마일 떨어진 곳에서 발생하는 총격을 감지할 수 있다. 그러나 총에 소음기를 사용하면 거리가 단축될 수 있다. 이 장비는 총소리를 더 조용하게 만들 수 있지만 조용하지는 않다.

 

4. 오디오 센서

 

오디오 센서는 총격, 폭발, 전기톱 및 트럭 엔진으로 인해 발생하는 소리를 모니터링한다. 밀렵꾼을 나타낼 수 있는 모든 것이다.

 

2018년 코넬은 AI를 사용하여 아프리카 숲 코끼리를 추적하여 수집한 오디오를 분석하는 코끼리 듣기 프로젝트를 배포하기 시작했다. 이것은 공원 관리인이 동물에 대해 배우는 데 도움이 될 뿐만 아니라 밀렵꾼이 일으킬 수 있는 시끄러운 소음도 감지할 수 있다.

 

그들은 이 기술이 밀렵 퇴치 측면에서 갈 길이 멀다고 말하지만 미래에는 더 나은 응답 시간을 가져올 수 있다. 미래의 연구는 공원 레인저가 현장에 얼마나 빨리 도착할 수 있는지를 개선하기 위해 모델에게 총성 및 기타 밀렵 관련 소음을 가르치는 것이다.

 

5. 야생동물 안전 보호 도우미(PAWS)

 

PAWS(야생 동물 안전을 위한 보호 도우미 Protection Assistant for Wildlife Safety)는 밀렵에 대한 가장 유망한 AI 방어 중 하나이다. AI 소프트웨어 공원은 밀렵꾼을 혼란에 빠뜨리고 순찰 시간을 변경하는 데 사용하고 있다.

 

Lily Xu와 Millind Tambre 교수는 공원 관리인이 선택할 수 있는 최상의 경로를 찾기 위해 소프트웨어를 만들었다. 일정을 무작위화하는 것과 함께 이것을 수행함으로써 PAWS는 밀렵꾼이 레인저의 움직임을 추적하는 것을 더 어렵게 만든다. 캄보디아의 공원은 AI를 사용하는 동안 1,000개 이상의 올가미를 찾을 수 있었다.

 

PAWS는 오픈 소스 SMART 또는 공간 모니터링 및 보고 도구와 함께 작동한다. 이 시스템을 통해 공원은 순찰 데이터를 수집하고 관리할 수 있다. 그들은 함께 보안 게임을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 레인저가 취해야 할 경로를 제안한다. 다른 AI 및 머신러닝 소프트웨어와 마찬가지로 PAWS는 수신하는 데이터만큼 우수하지만 보존 및 동물 보호 분야에서는 여전히 엄청난 발전이다.

 

인공지능은 야생 동물 보호 분야를 어떻게 계속 변화시킬 것인가?

 

밀렵을 퇴치하기 위한 많은 AI 관련 노력은 지난 10년 동안에만 이루어졌다. 신기술이 이미 어느 정도 효과가 있음이 입증된 상태에서 환경 보호론자들은 영리한 정신이 새로운 기술을 만들고 개발할 때 또 어떤 것이 나타날지 궁금해한다. 바라건대, 그들 중 하나가 밀렵을 끝내기를 바란다.