AI 裝置透過狼嚎聲拯救狼群
一種新的、類似手機大小的裝置，可以在廣大偏遠地區部署，利用 AI 來識別和定位野生動物，幫助保育工作者追蹤瀕危物種，包括黃石國家公園附近的狼群。
這些電池供電的裝置，稱為 GrizCams，是由一家小型蒙大拿州新創公司 Grizzly Systems 設計。他們與生物學家合作，在整個大黃石生態系統中部署了一系列裝置，以記錄狼或狼群何時何地嚎叫的音訊和視訊。
一旦完全部署，這些數據可以幫助科學家和保育工作者更好地了解狼的行為，並制定新的策略來阻止狼攻擊牲畜。
保育工作者每隔幾個月從遠端錄音機的 SD 卡中擷取音訊數據。這些數據被輸入並由 AI 模型分析，該模型使用數 TB 的狼嚎叫數據進行訓練。該模型——一個卷積神經網路——將音訊轉換為頻譜圖，分析數據，識別狼嚎叫的不同方面並定位聲音的來源。
Grizzly Systems 使用 Azure 雲端上的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 和運行 NVIDIA CUDA-X 庫的 PyTorch 框架訓練了該模型。對於推理，他們使用 NVIDIA Triton Inference Server 和 ONNX Runtime 進行模型優化，並使用 NVIDIA RTX 4090 進行敏感數據的本地儲存和本地推理。
影片 1. 2023 年在黃石國家公園錄製的狼群合唱和非同步發聲
Grizzly Systems 首席執行官 Jeff Reed 博士強調，該系統可以全天候、全年監控大片土地。這些裝置可以幫助人手不足的野生動物管理人員和州、聯邦機構監控通常缺乏人員的土地。
AI 模型可以識別狼叫聲的多樣化音調和語調，這些聲音的傳播距離可以超過六公里。透過追蹤狼的嚎叫來了解狼群的移動，可以幫助保育工作者識別狼的領地範圍。
雖然該模型還無法從狼嚎聲中識別個別狼，但 Reed 表示，該技術的未來版本將具備此功能。
圖 1. GrizCam 收集聲音或視訊，透過裝置上的薄層模型層執行，並在雲端 LLM 上分析數據
今天，GrizCams 是更大保育工作的一部分，旨在平衡土地上的競爭利益。
這些包括蒙大拿州人口少但不斷增長的狼群，需要野生獵物作為食物；依賴健康野生動物群體的十億美元黃石生態旅遊經濟；以及需要保護牲畜的牧場主，他們的土地為野生動物提供了關鍵棲息地。
“狼、灰熊、麋鹿可能會對牧場主造成困擾，因為它們可能會殺死他們的牲畜或拆毀他們的圍欄，”Reed 說，他在三年前創立 Grizzly Systems 之前，曾在科技產業工作。“另一方面，這些牧場也為黃石周圍的私人土地上的野生動物提供了關鍵棲息地。”
“如果我們的裝置可以檢測到一隻孤狼穿越牧場，因為我們有 AI，那麼我們可以播放看守犬的吠叫聲、槍聲或大型領地狼群的聲音，這可以‘鼓勵’狼離開該地區。但這需要全天候的警戒，而沒有人能 24 小時 7 天坐在外面，這就是 AI 的用武之地。”
AI 幫助保育工作者的另一種方式是簡化數據收集過程。
遠端錄音機——也可以部署視訊功能——在裝置上運行一層非常薄的 AI，可以篩除大部分會觸發誤報錄製的運動。錄音機可以忽略風吹過草地或樹木，或明亮的光線反射在雪上的情況，這兩種常見的刺激因素會觸發遠端裝置上的誤報錄製。
因此，GrizCam 的電池壽命更長，需要野生動物管理人員和土地所有者維護的次數更少。
AI 對保育工作者也很有用，因為它可以快速篩選數 TB 的錄製數據，以快速識別和標記相關的音訊或視覺特徵。
雖然裝置上的 AI 可以減少不必要的錄製，但它仍然會記錄生物活動的聲音和影像，包括鳥類、麋鹿或熊在穿越地形和發出聲音。
“這些聲學錄音機正在使用 AI 收集數據，它們全天候、每天 24 小時、每年在 50 多個錄音機上進行錄製，”Reed 說。“透過 AI，我們可以分析數據，找出狼或其他瀕危物種，然後與保育工作者合作，說：‘好吧，我們必須保護這個地區，並在那裡進行一些額外的保育工作。’”
Grizzly Systems 計劃繼續與保育工作者密切合作。它還預見其堅固耐用的邊緣裝置對於各種工業用途的相關性，包括遠端監控。
Reed 指出，地球表面 97% 的地方無法接入電源插座。堅固耐用的錄音機可以監控石油和天然氣鑽井平台，以及偏遠的變壓器，這些變壓器在非常偏遠的地區可能會吸引破壞者將其離線。
“AI 是個很好的例子，如果我們能把它做好，加上電池壽命和耐用性，我們就能監控對我們所有人有害的非法活動，”Reed 說。“盜獵、非法野生動物交易、亞馬遜地區的非法伐木或採礦——這些活動最終會傷害大多數人和地球，而技術可以幫助預防。”
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