Wildlife Insights
ແພລະຕະຟອມສັດປ່າທີ່ ຕິດປ້າຍຮູບພາບຈາກກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດ ໂດຍອັດຕະໂນມັດ ປະມວນຜົນຮູບພາບຫຼາຍພັນຮູບໄດ້ພາຍໃນບໍ່ພໍເທົ່າໃດນາທີ
ຜູ້ທີ່ເຄີຍເຮັດການ ຳຫຼວດດ້ວຍກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດ (camera trap) ຈະຮູ້ດີເຖິງຄວາມຝັນຮ້າຍນັ້ນ: ການເກັບກູ້ SD ບັດ ທີ່ມີຮູບພາບສອງໝື່ນຮູບ, ຫາກຮູບພາບໜຶ່ງໝື່ນແປດພັນຮູບຖືກກະຕຸ້ນດ້ວຍໃບໄມ້ທີ່ຖືກລົມພັດ. Wildlife Insights ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້ - ການໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (machine learning) ເພື່ອກຳນົດອັດຕະໂນມັດວ່າຮູບພາບມີສັດຫຼືບໍ່, ມັນແມ່ນຊະນິດໃດ, ແລະ ບີບອັດວຽກງານການຕິດປ້າຍຮູບພາບຫຼາຍພັນຮູບຈາກຫຼາຍອາທິດໃຫ້ເຫຼືອພຽງແຕ່ສອງສາມນາທີ.
ຄຸນສົມບັດ ແລະ ການນຳໃຊ້
ແພລະຕະຟອມນີ້ແມ່ນທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນ: ອັບໂຫລດຮູບພາບຈາກກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດ, AI ຕິດປ້າຍຊະນິດພັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຈັດການໂຄງການ ແລະ ຂໍ້ມູນເມຕາເດຕາຂອງສະຖານທີ່, ສ້າງແຜນທີ່ ແລະ ຕາຕະລາງແນວໂນ້ມປະຊາກອນ, ແລະ ສາມາດເລືອກແບ່ງປັນຂໍ້ມູນກັບຊຸມຊົນຄົ້ນຄວ້າທົ່ວໂລກໄດ້. ມັນຍັງເປັນຖານຂໍ້ມູນສາທາລະນະທີ່ທ່ານສາມາດຊອກເບິ່ງຮູບພາບທີ່ສະສົມຈາກໂຄງການຕ່າງໆທົ່ວໂລກ. ການວາງຕໍາແໜ່ງແບບ "ເຄື່ອງມື + ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ" ນີ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍ: ບັນຫາຄໍຂວດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງການຕິດຕາມສັດປ່າແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ກະແຈກກະຈາຍຢູ່ໃນຮາດດິດຂອງທີມຄົ້ນຄວ້າຕ່າງໆ, ເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດວິເຄາະປຽບທຽບຂ້າມພາກພື້ນໄດ້. ແພລະຕະຟອມນີ້ດໍາເນີນງານໂດຍພັນທະມິດທີ່ນໍາພາໂດຍ Conservation International ແລະ ອົງການຈັດຕັ້ງອື່ນໆ, ໂດຍມີ Google ເຂົ້າຮ່ວມໃນດ້ານເຕັກນິກ. ສຳລັບລາຄາ, ທາງເວັບໄຊທ໌ທາງການມີໜ້າສະເພາະ, ແລະ ການນຳໃຊ້ພື້ນຖານແມ່ນເປັນມິດຕໍ່ໂຄງການຄົ້ນຄວ້າ.
ເໝາະສຳລັບທີມຄົ້ນຄວ້າລະບົບນິເວດ, ໜ່ວຍງານຄຸ້ມຄອງອຸທະຍານແຫ່ງຊາດ ແລະ เขດປົກປ້ອງ, ຫ້ອງທົດລອງຄົ້ນຄວ້າຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ ແລະ ອົງການ NGO. ຄວາມຮັບຜິດຊອບດ້ານແຮງງານໃນການຕິດປ້າຍຮູບພາບແມ່ນຈຸດເຈັບປວດຮ່ວມກัน. ຄຸນຄ່າຂອງແພລະຕະຟອມປະເພດນີ້ແມ່ນກົງໄປກົງມາຫຼາຍ. ສິ່ງທີ່ຄວນສັງເກດຄືກັນແມ່ນ ປະສິດທິພາບການຮັບຮູ້ຂອງໂມເດວຕໍ່ຊະນິດພັນໃນທ້ອງຖິ່ນຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົດສອບໃນສະຖານະການຈິງ.
ຄຸນສົມບັດຫຼັກ
- ອັບໂຫລດ ແລະ ຈັດການຮູບພາບຈາກກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດເປັນຊຸດ
- ລະບົບ Machine learning ຮັບຮູ້ສັດ ແລະ ຕິດປ້າຍຊະນິດພັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ສາມາດປະມວນຜົນຮູບພາບຫຼາຍພັນຮູບໄດ້ພາຍໃນບໍ່ພໍເທົ່າໃດນາທີ
- ກັ່ນຕອງຮູບພາບທີ່ຫວ່າງເປົ່າທີ່ບໍ່ມີສັດໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານການກວດສອບດ້ວຍມືຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
- ການຈັດການຂໍ້ມູນເມຕາເດຕາຂອງໂຄງການ, ສະຖານທີ່ ແລະ ການຕິດຕັ້ງກ້ອງ
- ການວິເຄາະແນວໂນ້ມປະຊາກອນ, ບົດລາຍງານແຜນທີ່ ແລະ ຕາຕະລາງ
- ທາງເລືອກໃນການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນໃສ່ຖານຂໍ້ມູນສາທາລະນະທົ່ວໂລກ
- ຊອກເບິ່ງຮູບພາບຫຼາຍລ້ານຮູບທີ່ສະສົມຈາກໂຄງການຕ່າງໆທົ່ວໂລກ
ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ
- ການຕິດປ້າຍຮູບພາບຈາກກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດສຳລັບການສຳຫຼວດປະຊາກອນສັດລ້ຽງลูกด้วยนม
- ການຕິດຕາມໄລຍະຍາວຂອງຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງຊະນິດພັນ ແລະ ຮູບແບບກິດຈະກຳໃນເຂດປົກປ້ອງ
- ການກັ່ນຕອງຮູບພາບທີ່ຫວ່າງເປົ່າ, ຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານການກວດສອບດ້ວຍມືລົງໜຶ່ງຂັ້ນ
- ການວິເຄາະປຽບທຽບແນວໂນ້ມປະຊາກອນຂ້າມພາກພື້ນ ແລະ ຂ້າມປີ
- ການປະເມີນຜົນສຳເລັດການອະນຸລັກ ແລະ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າຕໍ່ສາທາລະນະ
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ອັບໂຫລດ ແລະ ຈັດການຮູບພາບຈາກກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດເປັນຊຸດ
- ລະບົບ Machine learning ຮັບຮູ້ສັດ ແລະ ຕິດປ້າຍຊະນິດພັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ປະມວນຜົນຮູບພາບຫຼາຍພັນຮູບໄດ້ພາຍໃນບໍ່ພໍເທົ່າໃດນາທີ
- ກັ່ນຕອງຮູບພາບທີ່ຫວ່າງເປົ່າໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຫຼຸດຜ່ອນການກວດສອບດ້ວຍມືຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
- ການຈັດການຂໍ້ມູນເມຕາເດຕາຂອງໂຄງການ, ສະຖານທີ່ ແລະ ການຕິດຕັ້ງກ້ອງ
- ການວິເຄາະແນວໂນ້ມປະຊາກອນ, ບົດລາຍງານແຜນທີ່ ແລະ ຕາຕະລາງ
- ທາງເລືອກໃນການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນໃສ່ຖານຂໍ້ມູນສາທາລະນະທົ່ວໂລກ
- ຊອກເບິ່ງຮູບພາບຫຼາຍລ້ານຮູບທີ່ສະສົມຈາກໂຄງການຕ່າງໆທົ່ວໂລກ
ຂໍ້ດີ
- ການກັ່ນຕອງຮູບພາບຫວ່າງເປົ່າພຽງຢ່າງດຽວແມ່ນພຽງພໍທີ່ຈະປະຫຍັດເວລາເຮັດວຽກອັນເຈັບປວດທີ່ສຸດຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າ
- ກົນໄກການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະປຽບທຽບຂ້າມພາກພື້ນ ແລະ ຂ້າມໂຄງການເປັນໄປໄດ້
- ດຳເນີນງານໂດຍພັນທະມິດອົງການທີ່ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືເຊັ່ນ Conservation International, ເຮັດໃຫ້ຄວາມຍືນຍົງໃນໄລຍະຍາວມີຄວາມປອດໄພກວ່າ
- ເງື່ອນໄຂການນຳໃຊ້ເປັນມິດຕໍ່ໂຄງການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ອະນຸລັກ
ຂໍ້ເສຍ
- ໂມເດວການຈຳແນກຊະນິດພັນຖືກຝຶກອົບຮົມມາເປັນຢ່າງດີສຳລັບສັດລ້ຽງลูกด้วยนมຂະໜາດໃຫຍ່ໃນອາຟຣິກາ ແລະ ອາເມລິກາ, ສ່ວນຊະນິດພັນພາກພື້ນໃນອາຊີຕ້ອງໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນດ້ວຍຕົນເອງ
- ຜົນການຕິດປ້າຍອັດຕະໂນມັດຍັງຈຳເປັນຕ້ອງມີການກວດສອບຄືນດ້ວຍມືກ່ອນນຳໃຊ້ເພື່ອການເຜີຍແຜ່ຢ່າງເປັນທາງການ
- ການອັບໂຫລດຮູບພາບຄວາມລະອຽດສູງຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍແມ່ນພາລະຕໍ່ແບນວິດ ແລະ ເວລາ
- ນະໂຍບາຍການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຢືນຢັນລ່ວງໜ້າ, ແລະ ຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ຂອງຊະນິດພັນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວ (ເຊັ່ນ: ຖືກໄພຂົ່ມຂູ່ຈາກການລັກລອບລ່າສັດ) ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຈັດການຢ່າງລະມັດລະວັງ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ການຕິດປ້າຍຮູບພາບຈາກກ້ອງອິນຟາຣ໌ເຣດສຳລັບການສຳຫຼວດປະຊາກອນສັດ
- ການຕິດຕາມໄລຍະຍາວຂອງຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງຊະນິດພັນ ແລະ ຮູບແບບກິດຈະກຳໃນເຂດປົກປ້ອງ
- ການກັ່ນຕອງຮູບພາບທີ່ຫວ່າງເປົ່າ, ຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານການກວດສອບດ້ວຍມືລົງ
- ການວິເຄາະປຽບທຽບແນວໂນ້ມປະຊາກອນຂ້າມພາກພື້ນ ແລະ ຂ້າມປີ
- ການປະເມີນຜົນສຳເລັດການອະນຸລັກ ແລະ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າຕໍ່ສາທາລະນະ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ບັນທຶກຈາກຫົວໜ້າບັນນາທິການ: ຂ້ອຍຮູ້ຈັກໝູ່ທີ່ເຮັດການສຳຫຼວດລະບົບນິເວດ, ການສະແດງອອກຂອງເຂົາເຈົ້າເມື່ອເວົ້າເຖິງ "ການເກັບກູ້ SD ບັດ" ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຈື່ໄດ້ຕະຫຼອດໄປ — ມັນບໍ່ແມ່ນຄວາມຄາດຫວັງ, ແຕ່ເປັນຄວາມຢ້ານກົວ. ໃນຈໍານວນຮູບພາບສອງໝື່ນຮູບ, ອາດຈະມີສັດບໍ່ຮอดໜຶ່ງໃນສິບ, ແລະ ສ່ວນທີ່ເຫຼືອແມ່ນລົມພັດໃບໄມ້. Wildlife Insights ເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ເປັນອັດຕະໂນມັດ, ສິ່ງທີ່ປະຫຍັດບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ເວລາ, ແຕ່ແມ່ນພະລັງຈິດຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າ. ແຕ່ຂ້ອຍຂໍເຕືອນຢ່າງຈິງໃຈ: ກະລຸນາ ກວດສອບຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ຊະນິດພັນທ້ອງຖິ່ນດ້ວຍຕົວເອງກ່ອນ. ໂມເດວຂອງແພລະຕະຟອມປະເພດນີ້ເຂົ້າໃຈສັດປະເພດໃດກໍ່ຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນທີ່ມັນຖືກປ້ອນເຂົ້າໄປ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ສາມາດຈຳແນກຊະນິດພັນໃນທ້ອງຖິ່ນໄດ້ບໍ?
ກຸ່ມຊະນິດພັນທີ່ແຜ່ກະຈາຍກວ້າງມັກຈະບໍ່ມີບັນຫາ, ແຕ່ປະສິດທິພາບສຳລັບຊະນິດພັນສະເພາະພາກພື້ນຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົດສອບໃນສະຖານະການຈິງ. ແນະນຳให้นໍາເອົາຮູບພາບຊຸດໜຶ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ຕິດປ້າຍດ້ວຍມືແລ້ວຂຶ້ນໄປອັບໂຫລດທົດສອບ, ປຽບທຽບຄວາມຖືກຕ້ອງໂດຍກົງ ກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈຮັບຮອງເອົາຢ່າງເຕັມຮູບແບບ.
ການຕິດປ້າຍອັດຕະໂນມັດສາມາດນຳໄປເຜີຍແຜ່ບົດຄວາມທາງວິຊາການໄດ້ໂດຍົງເລີຍບໍ?
ບໍ່ແນະນຳ. ລະບົບການຮັບຮູ້ອັດຕະໂນມັດທັງໝົດໃນປະຈຸບັນມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະເກີດການຕັດສິນຜິດພາດ, ການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງເປັນທາງການຄວນຖືວ່າການຕິດປ້າຍ AI ເປັນການ "ຄັດເລືອກເບື້ອງຕົ້ນ", ຈາກນັ້ນໃຫ້ມະນຸດກວດສອບ ແລະ ຢືນຢັນຄືນ. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ວຍວິທີນີ້ຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.
ຂໍ້ມູນຕ້ອງເປັນສາທາລະນະສະເໝີໄປບໍ?
ບໍ່ຈຳເປັນ, ແພລະຕະຟອມສາມາດເລືອກລະດັບການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນໄດ້. ແຕ່ຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ເປັນພິເສດຕໍ່ການຈັດການຊະນິດພັນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວ — ຖ້າຫາກວ່າສິ່ງที่คุณກຳລັງຕິດຕາມແມ່ນຊະນິດພັນທີ່ຖືກຂົ່ມຂູ່ຈາກການລັກລອບລ່າສັດ, ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນພິກັດທີ່ແນ່ນອນອາດຈະກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍແທນ. ໃຫ້ກວດສອບການຕັ້ງຄ່າການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ແນ່ໃຈກ່ອນອັບໂຫລດ.