このティーンエイジャーは、象の密猟者をリアルタイムで発見するための低コストのツールを発明しました。 革新

4 年前に家族でインドを訪れたアニカ プリさんは、象牙のジュエリーや彫像が並ぶボンベイの市場に出くわして驚きました。 世界的に、象牙の取引は 30 年以上にわたって違法であり、インドでは 1970 年代から象の狩猟が禁止されています。

「かなりびっくりしました」と、ニューヨーク州チャパクア出身の 17 歳は回想します。 「私はいつも、『密猟は違法だというのに、どうしてこんなに大きな問題になるのだろう』と思っていたからです」

好奇心旺盛な Puri は調査を行ったところ、衝撃的な統計を発見しました。アフリカの森林ゾウの個体数が約 2002 年から 2011 年の間に 62%. 数年後、その数は減少し続けています。 野生動物愛好家である Puri は、密猟の脅威にさらされている種や他の動物を保護するために何かをしたいと考えていました。

ドローンは現在、密猟者の画像を検出してキャプチャするために使用されていますが、それほど正確ではないと 10 代の若者は説明します。 しかし、ゾウと人間のビデオを見た後、ゾウと人間の動き (速度、回転パターン、その他の動き) が大きく異なることに気付きました。

「潜在的な密猟者の検出精度を実際に高めるために、これら 2 つの動きパターン間のこの相違を利用できることに気付きました」と彼女は言います。

Puri は 2 年かけて ElSa (象の救世主の略) を作成しました。これは、人間とゾウの熱赤外線ビデオの動きのパターンを分析する、機械学習主導のソフトウェアの低コストのプロトタイプです。 Puri 氏によると、このソフトウェアは既存の最先端の検出方法よりも 4 倍正確です。 また、何千もの費用がかかる高価な高解像度赤外線カメラの必要性もなくなる、と彼女は言います。 ElSa は、市販の iPhone 6 に差し込む 206×156 ピクセルの解像度を持つ 250 ドルの FLIR ONE Pro 赤外線カメラを使用します。カメラと iPhone はドローンに取り付けられ、ドローンが公園の上空を飛行する際にシステムがリアルタイムの推論を生成します。下のオブジェクトが人間かゾウかまで。

Puri は彼女のプロジェクトを今年の リジェネロン国際科学技術フェア、世界最大の国際プレカレッジSTEMコンペティションで、彼女の作品は他の高校生の斬新なデザインの会社にあります。 電気自動車モーター、電子廃棄物の分別 ロボットアーム そして パイプクライミングロボット. 彼女の研究と社会への潜在的な影響を説明する彼女の雄弁さは、彼女に ペギー・スクリプス科学コミュニケーション賞、また、彼女はコンペティションの地球環境科学部門でも最優秀賞を受賞しました。

「これらすべての子供たちが集まっているのを見るだけで本当に素晴らしいです。 同じ目的のために、科学を楽しみ、研究を行います」と Puri は言います。 「あの舞台に立てただけでも光栄です」

プリは、スタンフォード AI ラボのサマー プログラムの参加者に選ばれた 9 年生の直後に、初めて人工知能の機能について学びました。

「当初、人工知能に対する私の熱意は、社会的利益に対するこの無限の可能性に基づいていました」と彼女は言います。 しかし、彼女はすぐに、データは人間によって収集および分析されるため、人間のバイアスが含まれていること、そして結果として AI にもバイアスが含まれていることを発見しました。

「私たちの社会の最悪の側面のいくつかを強化する能力を本当に持っています」と彼女は言います. 「この経験から私が実感したのは、技術分野における女性、有色人種、あらゆる種類のマイノリティが、この種の画期的な技術の最前線に立つことがいかに重要であるかということです。」

約 1 年後、プリは非営利団体を設立しました。 mozAIRt、音楽、アート、AI の組み合わせを使用して、女の子やその他の過小評価されているグループがコンピューター サイエンスに参加するよう促します。

彼女がワークショップを開催した AI 会議で、プリは出会いました。 エリザベス・ボンディ＝ケリー、ドローンと機械学習を使用した野生生物保護プロジェクトに取り組んでいたハーバード大学のコンピューター科学者。 ボンダイ・ケリーはまた、非営利団体を立ち上げ、 AI を試す、フィールドの多様性を高めるために。

プリはコンピューター科学者に、動きのパターンを使ってゾウの密猟者を捕まえるという彼女のアイデアについて連絡を取り、ボンディ＝ケリーはプロジェクトのメンターになりました。

彼女のモデルを作成するために、プリは最初に人間とゾウの動きのパターンを 航空情報による監視のための IR データセットのベンチマーク (BIRDSAI) は、アフリカの複数の保護地域で無人航空機 (UAV) に取り付けられた熱赤外線カメラを使用して、Bondi-Kelly と彼女の同僚によって収集されたデータセットです。 Puri はデータをふるいにかけ、動いている人間やゾウを捉えたビデオから抽出された 516 の時系列を特定しました。

Puri は、機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、速度、グループ サイズ、回転半径、回転数、およびその他のパタ​​ーンに基づいて、象または人間のいずれかに人物を分類しました。 彼女は 372 シリーズ、つまり 300 のゾウの動きと 72 の人間の動きを使用しました。 残りの 144 個は、これまで見たことのないデータでモデルをテストするために使用されました。 BIRDSAI データセットでテストしたところ、彼女のモデルは 90% 以上の精度で人間を検出できました。

Puri のソフトウェアは「非常に称賛に値する」と述べています。 ジャスパー・アイケルブームオランダのワーヘニンゲン大学の生態学者で、動物の GPS トラッカーを使用して密猟者を検出するシステムを設計しています。 「高校生がこのようなことを成し遂げたことは非常に驚くべきことです」と彼は言います。 「研究と分析だけでなく、プロトタイプに実装できること。」

Eikelboom は、Puri のモデルが密猟者をどれだけうまく検出できるかを確認するために、生のビデオ映像でまだテストする必要があると警告しています。 彼はまた、ドローンを飛ばし続けるための資金や人員など、公園でドローンを使用することに対する他の障壁がすでに存在していると述べています。

ElSa は、密猟者の発見だけでなく、他の保護目標にも広く使用できると彼は指摘します。

「一般的に、生態学では、動物を追跡し、動物が何をしているか、生態系にどのように影響するかを見るのが好きです」と彼は言います。 「たとえば、衛星データを見ると、多くの移動パターンを見つけることができますが、それらがどの種であるかはわかりません。 ピクセル単位の画像だけでなく、これらの動きのパターン自体を見て、それがどのような種であるかを判断することは、非常に賢明な方法だと思います。」

プリは秋にマサチューセッツ工科大学に入学し、そこで電気工学とコンピューター サイエンスを学びたいと考えています。 彼女は、運動パターンの研究を他の絶滅危惧種の動物に拡大する計画を立てています。 次はサイだ、と彼女は言う。 そして彼女は、南アフリカのクルーガー国立公園を含む、アフリカの国立公園で自分のソフトウェアの実装を開始したいと考えています。 Covid-19 の制限により、プロジェクトを軌道に乗せるためにこれらの公園に旅行するという彼女の計画の一部が遅れましたが、彼女は大学に入学した後に選択肢を模索したいと考えています。 ドローンのバッテリー寿命は数時間しかないため、彼女は現在、ドローンの飛行コースで最大の効率を確保するための経路計画アルゴリズムを作成しています。

「研究は一直線ではありません」と Puri は言います。 「それは私をより機知に富んだものにしました。 また、私がより革新的な思想家に成長するのにも役立ちました。 あなたは途中で学びます。

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