Là một nhà sinh vật học nghiên cứu loài gấu, Melanie Clapham dành hơn 10 năm nghiên cứu các cá thể gấu xám ở Knight Inlet (Canada). Nhờ vậy mà cô có thể phân biệt chúng bằng những đặc trưng riêng trên gương mặt. Nhưng hầu hết người bình thường không chú ý đến những chi tiết nhỏ nhặt này. Ngoại hình của gấu cũng thay đổi đáng kể trong vòng 1 năm, nhất là khi chúng thay lông và vỗ béo chuẩn bị ngủ đông.
Việc theo dõi từng cá thể gấu có thể giúp ích cho việc nghiên cứu và bảo tồn giống loài, giúp giải quyết các vấn đề như gấu đột nhập vào trang trại của con người. Thế là Clapham hợp tác với cặp vợ chồng Ed Miller và Mary Nguyen ở Thung lũng Silicon để phát triển phần mềm BearID cho phép nhận dạng loài gấu xám. Cho đến nay, dự án đã dùng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng thành công 132 cá thể.
Dù công nghệ nhận diện khuôn mặt ở con người vẫn còn gây tranh cãi vì vấn đề quyền riêng tư, BearID lại là dự án phục vụ cho lợi ích của động vật. Những người ủng hộ công nghệ này như Clapham cho rằng đây là phương pháp ít tốn kém, lâu dài và ít xâm lấn hơn để theo dõi động vật, thay vì phương pháp đeo vòng cổ hay xỏ nhãn RFID (Nhận dạng qua tần số vô tuyến) cho chúng.
Người bình thường không thể phân biệt gương mặt của những chú gấu nhưng trí tuệ nhân tạo thì có thể Ảnh: CNN |
BearID hiện đã thu thập 4.674 hình ảnh về loài gấu, 80% trong số đó được dùng nhận diện gương mặt, 20% còn lại để thử nghiệm. Theo nghiên cứu công bố gần đây của Clapham và cộng sự, hệ thống có độ chính xác đến 84%, với điều kiện chú gấu mà người dùng muốn nhận dạng phải nằm trong kho dữ liệu của phần mềm.
Chủ trang trại Joe Hoagland ở Kansas (Mỹ) cũng đang có ý định xây dựng ứng dụng CattleTracs nhằm nhận diện gia súc, cho phép người dùng chụp ảnh gia súc, lưu trên kho dữ liệu trực tuyến cùng với tọa độ GPS và ngày chụp. Những tấm ảnh tiếp theo của cùng con vật đó sẽ giúp theo dõi hoạt động của chúng.
Để tạo ứng dụng, Hoagland đã cùng giáo sư Đại học bang Kansas KC Olson xây dựng kho dữ liệu có hơn 135 nghìn bức ảnh của 1 nghìn con bò thịt nhằm đào tạo và thử nghiệm hệ thống AI. Giáo sư Olson cho biết hệ thống hoạt động chính xác 94%, tốt hơn nhiều so với nhãn RFID thường kém hiệu quả khi số lượng gia súc quá lớn.
Hoagland giải thích, một con bò nuôi trong suốt vòng đời phải qua tay nhiều nơi, từ cơ sở sản xuất đến trang trại chăn nuôi rồi đến nhà máy chế biến thịt. Nếu không có hệ thống theo dõi thì sẽ khó phát hiện dịch bệnh. Hoagland dự kiến ứng dụng sẽ ra mắt cuối năm nay. Ông cho biết: "Có thể theo dõi một con vật nhiễm bệnh, tìm nguồn lây nhiễm, cách ly và truy vết tiếp xúc - tất cả những điều chúng ta làm với bệnh nhân nhiễm Covid-19 cũng có thể làm với động vật".
Việc phát hiện dịch bệnh ở gia súc rất quan trọng trong thời điểm Covid-19 còn đang hoành hành Ảnh: CNN |
Dù nhận dạng khuôn mặt ở động vật không vướng phải cáo buộc về quyền riêng tư như với con người nhưng cũng có nhiều vấn đề khác cần xem xét.
Công nghệ giám sát giúp bảo vệ động vật nhưng cũng có thể trở thành mối nguy nếu rơi vào tay kẻ xấu. Giám đốc trang Wildbook.org - một nền tảng AI dành cho các dự án nghiên cứu động vật hoang dã đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm soát lượng truy cập vào kho dữ liệu này. Bà khẳng định: "Những gì tốt cho các nhà khoa học và nhà bảo tồn động vật cũng là mỏ vàng cho bọn săn trộm động vật". Nếu truy cập vào kho dữ liệu, những kẻ săn động vật trái phép có thể dùng tọa độ GPS để tìm ra chúng.
Ngoài ra, việc thu thập số lượng lớn ảnh của từng cá thể động vật để huấn luyện AI cũng rất khó khăn. Những ảnh đó phải được chụp liên tục từ nhiều góc độ, trong các điều kiện ánh sáng khác nhau mà không dính phải vật cản.
Giáo sư khoa học máy tính Anil Jain hiểu rõ những nguy cơ này. Ông và các đồng nghiệp đang nghiên cứu cách tạo ra phần mềm nhận diện có thể xác định các loài có nguy cơ tuyệt chủng như vượn cáo, khỉ vàng và tinh tinh với hi vọng phát hiện kịp thời và ngăn chặn nạn buôn bán động vật. Năm 2018, họ phát hành ứng dụng PrimID cho phép người dùng so sánh các bức ảnh về loài linh trưởng mà họ chụp với những ảnh trong cơ sở dữ liệu.
Tuy vậy, việc thu thập tất cả ảnh nhận diện về loài vượn cáo rất khó khăn bởi chúng thường sống trên cây. Jain cho biết mạng lưới giám sát gương mặt dễ dàng thu thập ảnh của hàng trăm nghìn con người, nhưng những ứng dụng như BearID chỉ có thể dựa vào một phần dữ liệu rất nhỏ.
Clapham đang cố đào tạo hệ thống AI lấy các cảnh quay từ camera cảm biến được đặt tại những nơi động vật hoang dã thường lui tới. Cô và đồng nghiệp muốn mở rộng dữ liệu sang những loài động vật khác. Cô cho biết: "Có thể phát triển công nghệ nhận diện cho bất kỳ loài nào miễn là thu thập dữ liệu đủ tốt".
Bình luận (0)