Siswa Kenya telah menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat meningkatkan studi tentang hewan yang terancam punah.
Yuri Njathi dan Lorna Mugambi dari Dedan Kimathi University of Technology di Kenya, mempresentasikan temuan penelitian mereka kepada para ahli AI dan ekologi di University of Leeds, menggambarkan bagaimana pengetahuan dapat dibagikan lintas batas untuk membuat perbedaan di dunia.
Karya Yuri dan Lorna melihat pengembangan dan penggunaan perangkap kamera, yang menyediakan data satwa liar yang berharga yang dapat menjawab pertanyaan tentang spesies hewan, ukuran populasi dan interaksi hewan. Kedua siswa telah menggunakan metode berbasis pembelajaran mesin untuk mengeksplorasi data perangkap kamera pada skala.
Hewan -hewan yang ditangkap dalam gambar -gambar ini termasuk zebra, hyena, singa, burung unta, babi hutan, gajah, aardvarks dan cheetah. Pekerjaan itu memamerkan berkembang di sekitar kebutuhan untuk mendeteksi zebra Grévy yang terancam punah dan untuk memperkirakan populasi relatifnya. 90% zebra Grévy dianggap hadir di Kenya.
Mereka sebelumnya mempresentasikan penelitian mereka di AI dalam Lokakarya Ekologi di Deep Learning Indaba x Uganda tahun lalu.
Menyajikan penelitian kami di konferensi sangat penting. Tanpa pekerjaan yang kami masukkan dan platform yang disediakan konferensi, kunjungan ini tidak akan terjadi.
Yuri Njathi, yang sedang mempelajari gelar MSC di bidang teknik listrik dan elektronik, mengatakan: “Keindahan kunjungan ini adalah bahwa hal itu akan memungkinkan siswa yang memiliki keterampilan dalam AI terapan, seperti kita, dan para ahli dalam ekologi untuk bekerja sama. Ini pada akhirnya akan memungkinkan menjawab pertanyaan ekologis yang lebih cepat dan bekerja menuju tujuan lebih efisien.”
“Kunjungan ini telah menghubungkan kami dengan lebih banyak peneliti dan ahli ekologi yang memiliki latar belakang yang kuat dalam zoologi yang merupakan jenis kolaborasi yang kami ingin terlibat.
“Setelah presentasi kami menerima pertanyaan tentang bagaimana kami dapat mengintegrasikan sistem ini dengan pekerjaan dalam deteksi udang karang. Kami juga bertemu dengan postdoc dari Ethiopia yang berbasis di University of Leeds yang bekerja pada bioakoustics dan penjebak kamera di Lembah Sungai Omo (di perbatasan dengan Kenya yang dapat disediakan oleh Kenya di mana zebrvy lainnya diharapkan ada di depan.
Analisis AI duo ini memastikan lebih akurasi dan kecepatan dengan menganalisis hingga 30.000 gambar perangkap kamera untuk dengan cepat mengidentifikasi gambar mana yang memegang jawaban atas pertanyaan penelitian. Gambar -gambar itu menemukan bahwa untuk satu zebra grévy, biasanya ada tiga zebra polos di Conservancy. Temuan ini menggembirakan bagi siswa dan akan mengarah pada penyebaran dalam periode yang lebih lama untuk menganalisis lebih banyak data dan untuk mengintegrasikan model mereka dengan sistem di Conservancy.
Gambar -gambar yang ditangkap oleh para siswa berada dalam kemitraan dengan Dedan Kimathi University Wildlife Conservancy di sebelah Universitas Teknologi Dedan Kimathi serta Mugie Wildlife Conservancy. Mereka juga berbicara tentang pekerjaan pemantauan serangga dengan menganalisis gambar, kemitraan antara pusat mereka, Pusat Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan dan Pusat Ekologi & Hidrologi Inggris.
Lorna, yang telah menyelesaikan gelar MSc di Telekomunikasi Teknik, menjelaskan bahwa peluang fantastis dimulai pada Konferensi Pembelajaran Deep Indaba x Uganda pada tahun 2024, di mana Leeds Africa Hub untuk ilmu data dan kecerdasan buatan mensponsori kehadiran mereka.
Dia berkata: “Menyajikan penelitian kami di konferensi itu sangat penting. Tanpa pekerjaan yang kami masukkan dan platform yang disediakan konferensi, kunjungan ini tidak akan terjadi.
“Sangat bermanfaat untuk membicarakan masalah yang kita semua hadapi, terutama di bidang ekologi. Meskipun bekerja dengan spesies yang berbeda – dari fokus mamalia kita hingga rusa dan penelitian udang karang mereka – banyak tantangan dengan data perangkap kamera terbukti sangat mirip.
“Kami bahkan menemukan bahwa beberapa solusi kami dapat dengan mudah diterapkan pada dataset mereka, seperti yang untuk udang karang, menjembatani kesenjangan yang signifikan dalam pekerjaan bersama kami.
“Saya benar -benar menikmati kunjungan ini dan bertemu dengan Profesor Richard Mann dan para ahli ekologi di University of Leeds.”
Richard Mann, profesor ekologi matematika dan evolusi di universitas, mengatakan: “Sangat menyenangkan menjadi tuan rumah Lorna dan Yuri di Leeds, di mana mereka telah memamerkan penelitian mereka dalam menerapkan ilmu data dan AI ke berbagai disiplin ilmu.
“Lorna dan Yuri adalah contoh bagus dari pekerjaan menarik yang sedang dilakukan dalam ilmu data dan AI di seluruh Afrika, dan terutama potensi peneliti karir awal untuk berkontribusi pada masyarakat mereka sendiri dan juga untuk pengembangan global ilmu data dan penelitian AI.”
Yuri dan Lorna diberi kesempatan melalui Leeds Africa Hub untuk ilmu data dan kecerdasan buatan yang memungkinkan mereka untuk terhubung dengan peneliti yang berbeda dari berbagai tempat. Selama waktu mereka di Inggris, kedua siswa juga mengunjungi Universitas Swansea dan memberikan presentasi serupa kepada ahli ekologi.
Deep Learning Indaba x Uganda diselenggarakan oleh University of Leeds dan pembelajaran mendalam Indaba-a kelompok yang bertujuan untuk menyebarkan pengetahuan dan membantu lebih banyak orang di seluruh Afrika untuk berkontribusi pada pembelajaran mesin dan percakapan AI.
