7 октомври, 2022

В Индия е наличен сериозен проблем във взаимоотношенията между хората и природата. За последните 10 години, влакове, движещи се по една от най-натоварените линии в страната са прегазили повече от 200 слона, които, както знаем, са застрашен вид. Но сега, с помощта на AI технология, нещата изглежда ще придобият по-светла посока.

Това се случва благодарение на Мишел Андре от Лабораторията по приложна биоакустика към Политехническия университет в Каталония. През ноември 2019 г., той и негови колеги стартират тестове на акустичен детектор за слонове, който да бъде поставян по ЖП линиите. “Умното ухо”, както го наричат, е способно да реши множество проблеми. Растежът на индийската железопътна система, както и разрастването на градовете и плантациите, значително са доближили границите между хората и дивите животни, което създава конфликт. Но освен сблъсъците с влакове, това доближаване на дивото и урбанизираното, довежда и до друго – за последните 5, 6 години, над 2300 души са били убити от слонове.

На места на които човешките дейности навлизат в естествения и див хабитат, е безсмислено да създаваме технологии, които да плашат животните,” споделя Мишел Андре. “Ние можем да слушаме тях и околната среда, така че да установим присъствието им и да избегнем потенциална конфронтация”.

За тази цел, Андре и неговият екип са създали свой собствен алгоритъм и хардуер, така че да се разработи система, която да предупреждава машинистите на влакове за наличието на слонове по трасето. В процеса на работа, изследователите инсталират записващи устройства и камери, които да създадат звукова картина на околната среда. Тестовете на системата са достигнали до ниво на прихващане на звуци на слон от един километър и визуализация от 250 метра през деня. Но повечето сблъсъци се случват през нощта, поради което акустичната станция е оборудвана и с топлинни сензори.

За постигане на автономия и сигурност, “умното ухо” включва в себе си и два соларни панела. Всичко това води и до получените данни, които се събират с два инсталирани нода, а тук се включва и Machine-Learning технологията, чрез която системата се обучава и може да разграничи различните звуци и изображения. Информацията се трансферира на телефон чрез наличната мрежа – 3G, 4G или Wi-Fi, и позволява на машинистите да получават нотификации в реално време.

Системата има нужда от още обучение, но Андре е уверен, че технологията е достатъчно стабилна и е способна да помогне много за хармонията между хората и природата, като запази биологичното разнообразие.

Тагове: , , , , , , , , , , , , , ,