Каждый год браконьеры убивают примерно 27 000 африканских слонов. Это примерно 8 процентов их популяции. Если эти тенденции сохраняться, то эти великолепные животные исчезнут в течение десятилетия.
Решение проблемы, состоит в том, чтобы вовремя остановить браконьеров, прежде чем они выстрелят. Сделать это могут патрули рейнджеров с соответствующими полномочиями. В защищенных областях, таких как заповедники дикой природы, слоны и другие подвергаемые опасности животные могут перемещаться повсюду. А рейнджеры могут патрулировать только небольшую площадь. «Это — проблема из двух частей», объясняет Милинд Тэмбл (Milind Tambe), программист из университета Южной Калифорнии, находящегося в Лос-Анджелесе. «Как предсказать, где произойдет браконьерство? И как направить патрули таким образом, чтобы они были непредсказуемы. Чтобы браконьеры не знали, что рейнджеры приезжают на их перехват?»
Чтобы решить обе части проблемы, разработчики создали вызванный систему искусственного интеллекта с названием PAWS. Алгоритм обучения системы использует данные прошлых патрулей, чтобы предсказать, где вмешательство, вероятно, произойдет в будущем. И модель теории игр помогает генерировать рандомизированные (непредсказуемые) патрульные маршруты. Система была испытана в полевых условиях в Уганде и Малайзии с хорошими результатами, и в 2018 ее использование расширится до Китая и Камбоджи. Кроме того, система PAWS скоро может быть интегрирована в существующую систему отслеживания SMART, которую агентства по охране дикой природы развернули на множестве природоохранных сайтов во всем мире, чтобы собирать и управлять патрульными данными.
В месячном испытании (совместно с обществом охраны дикой природы) в Национальном Королевском парке Уганды рейнджеры патрулировали две области, которые они редко посещали. Но на которых, как указала система PAWS, есть высокую вероятность браконьерства. К большому удивлению рейнджеров, они нашли там многочисленные ловушки и другие признаки незаконной деятельности. Более позднее 8-месячное испытание было распространено на весь парк. Снова, патрули проверили предсказания модели. В областях высокой вероятности они нашли приблизительно в 10 раз больше ловушек, чем в областях с низкой вероятностью. Новое тестирование в Мерчисонском Осеннем Национальном парке Уганды проверит, будут ли система работать одинаково хорошо в различных местах.
Директор по науке Общества охраны дикой природы сотрудничает с разработчиками системы PAWS на полевых испытаниях. Он говорит, что при обычном патрулировании рейнджеры вводят в систему SMART данные о том, что они увидели. Данные загружаются один раз в месяц. Можно нанести на карту данные, где патрули нашли ловушки или туши слонов. Но в этом нет ничего превентивного (упреждающего). Одних только патрулей рейнджеров не достаточно, чтобы прекратить браконьерство. Директор надеется, что прогнозирующие способности PAWS сделают работу патрулей намного эффективнее.
Шесть или семь лет назад руководитель команды разработчиков PAWS был на встрече во Всемирном банке. И слышал разговор о страшном и тяжелом положении тигров, меньше чем 4 000 из которых выживают в дикой природе. «Я слышал о таких вещах, но я никогда не оценивал объема проблемы. Я реализовал потенциал искусственного интеллекта, чтобы помочь». Руководитель команды быстро вошел в контакт с организациями по охране природы.
Бывшая студентка руководителя проекта PAWS работала над системой береговой охраны, (чтобы защитить паром Статен-Айленда в Нью-Йорке от террористов). прежде, чем обратиться к PAWS. Она говорит: «Эти два сценария похожи. Есть защитник, который является рейнджером дикой природы или береговой охраной, и есть нападающий, который является браконьером или террористом. Их действия похожи. Их нужно предсказать».
Есть у системы, конечно, и нерешённые проблемы. Она не учитывает рельеф местности, по которому будет двигаться патруль. Так, например, в малазийском заповеднике, система задала маршрут в гористой местности. И рейнджеры преодолении несколько километров, потратив на это около 8-ми часов. Дальнейшее усовершенствование PAWS принимает во внимание географические особенности местности, что позволит их объехать.
Искусственный интеллект обычно применяется, чтобы решить проблемам современной технологии. Но эта работа отличается. «Мы используем искусственный интеллект для того, чтобы спасти мир природы Мы надеемся, что редкие животные не исчезнут».
