一種可部署在廣大偏遠地區的手機大小的新型設備正在使用人工智能識別和地理定位野生動物，以幫助保護主義者追蹤瀕危物種，包括黃石國家公園周圍的狼群。
這款名為 GrizCams 的電池供電設備由蒙大拿州的一家小型初創公司 Grizzly Systems 設計。他們與生物學家合作，在整個大黃石生態系統中部署一系列設備，以錄制有關狼或狼群叫的時間和地點的音頻和視頻。
一旦完全部署，這些數據可以幫助科學家和環保人士更好地了解狼的行為，并制定新的策略來阻止狼攻擊牲畜。
環保人士每隔幾個月就會在遠程錄音機上從 SD 卡中檢索音頻數據。這些數據由使用數 TB 的狼嚎叫數據訓練的 AI 模型輸入和分析。該模型是一種卷積神經網絡，可將音頻轉換為頻譜圖，然后分析數據，識別狼嚎叫的不同方面，并對聲音的來源進行地理定位。
Grizzly Systems 使用 Azure 云中的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 和運行 NVIDIA CUDA-X 庫 的 PyTorch 框架訓練模型。在推理方面，他們使用 NVIDIA Triton 推理服務器 和 ONNX Runtime 進行模型優化，并使用 NVIDIA RTX 4090 在本地存儲敏感數據和進行本地推理。
Grizzly Systems 首席執行官杰夫·里德（Jeff Reed）博士強調了該系統如何全年 24 小時監控大片土地。這些設備可以幫助長期資源不足的野生動物管理者以及州和聯邦機構監控往往缺少人員的土地。
AI 模型可以識別狼發聲的不同音高和音調，這些音高和音調距離發聲地可能超過 6 公里。通過跟蹤狼的叫聲了解狼群的移動位置，可以幫助環保人士識別狼群的領地界限。
雖然該模型還無法從狼嚎聲中識別出單個狼，但 Reed 表示，未來的技術迭代將具備這種能力。
如今，GrizCams 參與了更大規模的保護工作，旨在平衡土地上相互競爭的利益。
這些群體包括：蒙大拿州的狼群雖然很小，但不斷增長，需要依靠野生獵物為食；價值數十億美元的黃石生態旅游經濟，依賴于健康的野生動物數量；以及需要保護牲畜的牧場主，他們的土地為野生動物提供了重要的棲息地。
Reed 說：“狼、灰熊、鹿可能會給牧場主帶來麻煩，因為它們可能會殺死牲畜，或拆掉圍欄。”在三年前創辦 Grizzly Systems 之前，Reed 一直在科技行業工作。“另一方面，這些牧場也為黃石周圍私人土地上的野生動物提供了重要的棲息地。
“如果我們的設備因為搭載了 AI 技術而能夠檢測到一只孤狼穿過牧場，那么我們就可以播放護衛犬的狂吠聲、槍聲或大型領地狼群的聲音，這可能會“鼓勵”那只狼離開該區域。但這需要日日夜夜保持警覺，并且沒有人全天候坐在室外，這是 AI 的用武之地。”
AI 幫助環保人士的另一種方式是簡化數據收集流程。
這些遠程錄像機還可以通過視頻功能部署，它在設備上運行非常薄的 AI 層，從而淘汰了原本會觸發誤報錄像的大多數動作。錄像機可以忽略穿過草地或樹木的風沙聲，或從雪地反射的強光——這兩種常見的刺激因素會在遠程設備上觸發誤報錄像。
因此，GrizCam 的電池續航時間更長，并且野生動物管理員和土地所有者需要的維護量減少。
AI 對環保人士也很有用，因為它可以快速篩選數 TB 的記錄數據，快速識別和標記相關的音頻或視頻簽名。
雖然設備上的 AI 會減少不必要的錄音，但它會記錄生物活動的聲音和圖像，包括在地形上移動并制造噪音的鳥、麋鹿或熊
“這些聲學記錄器使用人工智能收集數據，它們每天 24-7 小時記錄 50 個左右的記錄器，”Reed 說。“借助人工智能，我們可以處理數據，瀏覽并識別狼或其他瀕危物種（如果它們在那里），然后與環保人士合作，說‘好，我們必須保護這個地區，并在那里做一些額外的保護工作。’”
Grizzly Systems 計劃繼續與環保人士密切合作，并預計其堅固耐用的邊緣設備適用于各種工業用例，包括遠程監控。
Reed 指出，地球表面的 97% 地方沒有電源插座。堅固耐用的記錄儀可以監控油氣鉆井平臺以及遠程電力轉換器，在非常偏遠的地區，這些設施可能會吸引破壞者將其關閉。
Reed 說：“AI 是一個很好的例子，說明在電池續航時間長、堅固耐用的情況下，如果我們能夠做到正確，我們就可以監控傷害我們所有人的非法活動。在亞馬遜河上的盜獵、非法野生動物走私、非法采伐或采礦 – 這種活動最終會傷害到絕大多數人和地球，而技術可以幫助預防。”
詳細了解 Grizzly Systems 與黃石國家公園 之間的合作 。
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