Isang mahalagang hakbang para sa teknolohiya ng konserbasyon ng wildlife ang ginawa ng Microsoft sa paggamit ng artificial intelligence upang tulungan ang pagsalba sa mga nanganganib na giraffe ng Africa mula sa tuluyang pagkaubos.
Kamakailan, inilunsad ng AI for Good Lab ng kumpanya ang GIRAFFE (Generalized Image-based Re-Identification using AI for Fauna Feature Extraction), isang makabagong open-source na tool na binuo sa loob ng sampung taong pakikipagtulungan sa Wild Nature Institute. Ginagamit ng teknolohiyang ito ang computer vision upang makilala ang bawat indibidwal na giraffe batay sa natatangi nilang mga batik—isang katangiang unang naitala ng Canadian na siyentistang si Dr. Anne Innis Dagg noong 1956.
Malinaw ang pangangailangan sa inisyatibang ito: bumagsak ng mahigit 50% ang populasyon ng giraffe sa Tanzania sa nakalipas na 30 taon, kung saan ang mga adultong babaeng giraffe ang madalas na puntirya ng mga illegal na mangangaso. Noon, napakahirap ng tradisyunal na paraan ng pagmamanman, dahil mano-manong ikinukumpara ng mga mananaliksik ang libu-libong larawan upang matukoy ang bawat hayop.
Binabago ng GIRAFFE ang prosesong ito sa pamamagitan ng awtomatikong pagsusuri ng mga larawan mula sa camera traps at drone footage na may pambihirang katumpakan—umaabot sa higit 90% ang accuracy ng pagkilala, at umaabot pa sa 99% sa pinakamainam na kundisyon. Gumagawa ang sistema ng isang komprehensibong database na nagbibigay-daan sa mga konserbasyonista na subaybayan ang survival rate, mga rutang nilalakbay, at mga pattern ng pagpaparami ng mga giraffe sa real-time.
"Ang pattern matching software at computer vision ang nagbigay-daan sa amin na subaybayan ang libu-libong indibidwal na giraffe," paliwanag nina Derek Lee at Monica Bond mula sa Wild Nature Institute. "Kinukunan namin ng larawan ang bawat giraffe na aming nakikita at ipinapasok ito sa pattern recognition software, na siyang pundasyon ng lahat ng datos na ginagamit namin upang malaman kung saan sila maayos ang kalagayan, at kung hindi, bakit—at makabuo kami ng epektibong mga hakbang sa konserbasyon."
Ang dating inaabot ng ilang araw na mano-manong trabaho ng mga conservation team ay nagagawa na ngayon sa loob lamang ng ilang minuto. Sa isang survey pa lang, mahigit 1,500 larawan ang maaaring makuha, na mabilis at tumpak na pinoproseso ng GIRAFFE, kaya't mas nakakapagtuon na ang mga mananaliksik sa aktuwal na konserbasyon kaysa sa pagproseso ng datos.
Mahalaga ring tandaan na hindi lamang para sa giraffe ang disenyo ng GIRAFFE—maaari rin itong iangkop para sa anumang species na may natatanging visual patterns, kabilang ang zebra, tigre, at whale shark. Sa pagiging open-source at paglalagay nito sa GitHub, sinisiguro ng Microsoft na maaaring magamit at iakma ng mga organisasyon sa konserbasyon sa buong mundo ang teknolohiyang ito ayon sa kanilang pangangailangan.
Ipinapakita ng proyektong ito kung paano maaaring tugunan ng AI ang mga agarang hamon sa kalikasan, at nagbibigay ng makapangyarihang sagot sa mga pangamba ukol sa epekto ng artificial intelligence sa lipunan. Gaya ng sinabi ni Juan Lavista Ferres, Chief Data Scientist ng AI for Good Lab ng Microsoft, "Nasasabik kaming makita kung paano makakatulong ang open-source na GIRAFFE project sa mga mananaliksik at organisasyon sa buong mundo upang magamit ang lakas ng AI sa pangangalaga ng wildlife."