นักวิทยาศาสตร์อเมริกันค้นพบวิธีใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้ารูปแบบใหม่ในการช่วยชีวิตสัตว์ทะเลขนาดใหญ่ หรือ แมวน้ำ
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยคอลเกตในรัฐนิวยอร์กของสหรัฐฯ ได้พัฒนา SealNet ซึ่งเป็นฐานข้อมูลใบหน้าของแมวน้ำที่สร้างขึ้นโดยการถ่ายภาพแมวน้ำจำนวนมากตามท่าเรือในอ่าว Casco ของรัฐเมน และพบว่าเครื่องมือในการระบุใบหน้าสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมนี้มีความแม่นยำเกือบ 100%
คริสตา อินแกรม (Krista Ingram) ศาสตราจารย์ด้านชีววิทยาที่มหาวิทยาลัยคอลเกต และหนึ่งในนักวิจัยของ Sealnet กล่าวว่า นักวิจัยกำลังพยายามที่จะเพิ่มขนาดของฐานข้อมูลเพื่อให้นักวิทยาศาสตร์คนอื่น ๆ สามารถใช้งาน Sealnet ได้ และว่า การเพิ่มฐานข้อมูลนั้นมีขึ้นเพื่อรวมแมวน้ำสายพันธุ์หายาก เช่น Mediterranean monk และ Hawaiian monk เพื่อความพยายามในการอนุรักษ์สายพันธุ์เหล่านั้น
นอกจากนี้ การสร้างข้อมูลใบหน้าแมวน้ำและการใช้ Machine Learning ในการระบุใบหน้าของพวกมันยังอาจช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ทราบว่าแมวน้ำอยู่บริเวณไหนในมหาสมุทร
อินแกรม กล่าวต่อไปว่า “สำหรับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมในทะเลที่เคลื่อนไหวไปมาบ่อย ๆ และยากต่อการถ่ายภาพในน้ำ เราจำเป็นที่จะต้องระบุตัวพวกมันให้ได้”
SealNet ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้แยกแยะใบหน้าจากรูปภาพ ระบบจะจดจำใบหน้าของแมวน้ำตามข้อมูลของดวงตาและรูปร่างจมูกเช่นเดียวกับมนุษย์
ก่อนหน้านี้เคยมีการนำเครื่องมือที่คล้ายกันสำหรับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมที่เรียกว่า PrimNet มาใช้กับแมวน้ำมาก่อน แต่นักวิจัยของมหาวิทยาลัยคอลเกตกล่าวว่า SealNet ทำงานได้ดีกว่า
นักวิจัยของมหาวิทยาลัยคอลเกตได้เผยแพร่ผลการศึกษาเมื่อฤดูใบไม้ผลิปีที่แล้วใน Ecology and Evolution โดยได้ประมวลผลภาพแมวน้ำมากกว่า 400 ตัว เป็นจำนวนมากกว่า 1,700 ภาพ
การศึกษาดังกล่าวระบุว่า ซอฟต์แวร์ SealNet อาจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในด้านการพัฒนา "เทคโนโลยีการอนุรักษ์" ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่มุ่งช่วยชีวิตและปกป้องสัตว์ป่า
แมวน้ำฮาร์เบอร์ เรียกได้ว่าเป็นเรื่องราวความสำเร็จในการอนุรักษ์ในสหรัฐฯ โดยเมื่อกว่า 100 ปีก่อน สัตว์เหล่านี้เคยถูกฆ่าตายจำนวนมาก แต่กฎหมายคุ้มครองสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมในทะเลซึ่งมีอายุครบ 50 ปีในเดือนตุลาคม ได้ให้การปกป้องคุ้มครองสัตว์เหล่านี้ จนทำให้ประชากรของพวกมันเริ่มกลับมา
ทั้งนี้ มีการศึกษาแมวน้ำและสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมชนิดอื่น ๆ ในมหาสมุทรมานานแล้วโดยใช้เทคโนโลยีดาวเทียม เจสัน โฮล์มเบิร์ก (Jason Holmberg) จาก Wild Me กล่าวว่า การใช้ AI เพื่อศึกษาพวกมันเป็นวิธีนำการอนุรักษ์กลับมาสู่ศตวรรษที่ 21 และ Wild Me กำลังพัฒนาความร่วมมือที่เป็นไปได้กับ SealNet อีกด้วย
ปัจจุบันแมวน้ำฮาร์เบอร์มีอยู่ทั่วไปตามน่านน้ำนอกชายฝั่งทางตะวันออกเฉียงเหนือของสหรัฐฯ แต่แมวน้ำสายพันธุ์อื่น ๆ ยังคงตกอยู่ในความเสี่ยง โดยแมวน้ำ Mediterranean monk ถือเป็นแมวน้ำที่มีความเสี่ยงมากที่สุดในโลก เพราะมีเหลืออยู่เพียงไม่กี่ร้อยตัว
มิเชลล์ เบอร์เกอร์ (Michelle Berger) นักวิทยาศาสตร์ร่วมของสถาบัน Shaw ในรัฐเมนซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในงานวิจัยของ Sealnet กล่าวว่า เทคโนโลยีจดจำใบหน้าอาจช่วยให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ได้ และเมื่อระบบสมบูรณ์แบบแล้ว ก็จะถูกนำไปใช้งานด้านสิ่งแวดล้อม และว่าหากระบบนี้สามารถจดจำแมวน้ำได้ โดยสามารถจดจำได้ปีต่อปี ก็จะทำให้มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของแมวน้ำ และการเคลื่อนย้ายจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง
นอกจากนี้ยังช่วยให้นักชีววิทยาได้ศึกษาพฤติกรรมของแมวน้ำ และแมวน้ำฮาร์เบอร์ยังให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับสิ่งแวดล้อมรอบตัวพวกมันอีกด้วย
- ที่มา: เอพี