Mạng nơron theo dõi các loài linh trưởng đang bị đe dọa tuyệt chủng

Theo trang web arXiv, các nhà khoa học Mỹ đã phát triển hệ máy tính có tên PrimNet có khả năng nhận diện từng cá thể của 14 loài linh trưởng. Thuật toán hoạt động trên cơ sở mạng nơ ron tích chập (convolutional neural network), nhận biết động vật với độ chính xác hơn 90% và theo các nhà khoa học, có thể giúp theo dõi các loài có nguy cơ bị tuyệt chủng.

Cho đến nay, khoảng 60% tất cả các loài linh trưởng (không kể con người) đang trên bờ vực tuyệt chủng. Nguy cơ bị tuyệt chủng lớn nhất là vượn cáo (lemur) - khoảng 91% loài động vật này sẽ biến mất. Nguyên nhân không chỉ là tình trạng nóng lên toàn cầu (biến đổi khí hậu ở Madagascar khiến môi trường sống của vượn cáo chẳng bao lâu nữa không còn nguồn tre), mà cả tình trạng săn bắt trộm và phá rừng.

Trong nghiên cứu thực địa, các nhà sinh vật học giám sát chặt chẽ những thay đổi về số lượng động vật, đặc biệt là các loài đang bị đe dọa tuyệt chủng. Đây là một công việc rất tốn công sức và mất thời gian. Theo các nhà phát triển dưới sự hướng dẫn của Debayan Deb ở Đại học Michigan, công nghệ hiện đại, cụ thể là một thuật toán mới để phát hiện các loài linh trưởng hoang dã, có thể rất hữu ích.

Để huấn luyện hệ PrimNet, các nhà khoa học đã thu thập 3 dataSet gồm 11.637 hình ảnh của 280 cá thể thuộc 14 loài linh trưởng: vượn cáo, khỉ vàng và tinh tinh. Các khung hình từ video và từng ảnh động vật được sử dụng làm dữ liệu. Do sự phong phú của phần lông trên mặt, dữ liệu mắt và miệng của động vật được các nhà khoa học tập hợp một cách thủ công, sau đó mạng nơ ron tích chập được huấn luyện trên dữ liệu thu được. Tiếp theo, hoạt động của mạng được kiểm tra trên các bức ảnh khác của các cá thể được chọn trong mẫu rồi so sánh các thuật toán vốn đã chứng minh có hiệu quả trong việc nhân diện khuôn mặt của người như thuật toán FaceNet của Google, SphereFace được các nhà khoa học ở Đại học Georgia phát triển, cũng như hệ thống nhận dạng vượn cáo của Đại học Michigan. Thuật toán mới đã vượt tất cả các phát triển trước đây trong việc nhận ra vượn cáo: PrimNet nhận diện một cách chính xác các cá thể ở mức 93,76% (so với 92, 90% và 87% khi dùng các thuật toán khác).

Thuật toán cũng được các nhà phát triển sử dụng để tạo ra một ứng dụng PrimId cho điện thoại thông minh trên nền tảng Android. Các ứng dụng như vậy có thể trở thành một lựa chọn thay thế hợp lý cho các thiết bị đắt tiền và tốn công sức, thường dùng để đếm chính xác các quần thể động vật. Các công nghệ hiện đại cũng có thể được sử dụng theo một cách khác: ví dụ, để đếm số lượng quần thể động vật với sự trợ giúp của thiết bị bay không người lái và thị giác máy tính.

Vũ Trung Hương