Волонтеры пересчитали пингвинов не выходя из дома

Огромный массив фотографий из удаленных уголков Антрактиды просмотрели тысячи волонтеров, в рамках проекта по наблюдению за пингвинами. Волонтеры отмечали на них взрослых пингвинов, птенцов или яйца. С помощью полученных данных можно будет посчитать численность пингвинов в ранее недоступных для исследований регионах, а также разработать методику компьютерного зрения для автоматического распознавания пингвинов в будущем. Исследование опубликовано в Nature.

Исследовательские проекты, в исполнении которых участвует широкий круг добровольцев, получили название гражданская наука. Участие огромного количества волонтеров позволяет сильно ускорить обработку данных. Кроме того, это способствует популяризации науки, волонтеров привлекает возможность поучаствовать в интересном исследовании и обнаружить что-то новое — будь то ранее неизвестная галактика или только что вылупившийся птенец пингвина.

Продолжительные широкомасштабные исследования в Антарктике трудноосуществимы из-за суровых климатических условий и отрезанности от цивилизации и редко проводятся. Из-за этого большинство исследований динамики численности пингвинов экстраполирует данные полученные всего в нескольких точках.

Чтобы сделать мониторинг более эффективным, группа ученых разработала проект «Penguin Watch», в рамках которого были установлены фотокамеры для наблюдения за пингвинами в разных точках Антарктиды и близлежащих островов. Это позволило получить миллионы фотографий, только вот обработка такого количества изображений является серьезным вызовом для любой научной команды. Привлечение большого количества волонтеров позволило резко повысить эффективность обработки данных. 

Волонтеры отмечали на фотографиях взрослых пингвинов, птенцов и их яйца, а также могли отметить людей, корабли или других животных в категории «другое».Чтобы повысить надежность интерпретации каждую фотографию просматривают несколько волонтеров. Если волонтер отмечает пингвинов на фотографии, это изображение предлагается еще десяти волонтерам. Если четверо волонтеров не увидели объектов на фотографии, то такое изображение удаляется из базы данных.  На сегодняшний день в рамках проекта волонтеры обработали уже более шести миллионов фотографий. Всего в проекте задействована 91 камера, расположенная на Фолклендских островах, Южной Джорджии, Южных Сандвичевых островах и в Антарктиде. Камеры делают снимок каждый час в течение всего светового дня круглый год.

Фиона Джонс (Fiona Jones) из Оксфордского университета вместе со своими коллегами проанализировали почти 74 тысячи изображений, просмотренных волонтерами. Результаты показали, что когда волонтеры отмечали, что на фотографии нет пингвинов, в 96% случаев экспертное мнение это подтверждало. Точность определения волонтерами пингвинов менялась в зависимости от того, присутствовали на фотографии взрослые пингвины или птенцы, или и те и другие вместе. Точность распознавания птенцов оказалась ниже. Возможно, причина была в том, что совсем маленьких птенцов пингвины почти все время частично закрывают своим телом, а подросших птенцов не всегда легко отличить от взрослых особей. Наиболее точные результаты работы добровольцев были отмечены в случае совпадения в оценках по крайней мере четырех человек. 

Использование данных с дистанционных камер может позволить глубже изучить динамику популяции пингвинов, позволит отслеживать влияние на пингвинов глобальных процессов, таких как изменение климата,открывая возможности по эффективным мерам сохранения популяций. Кроме возможностей экологического мониторинга изображения обработанные волонтерами можно использовать в качестве учебного инструмента для разработки машинных алгоритмов, которые позволят определять пингвинов на фотографиях автоматически.

Компьютерное зрение все чаще используется в наблюдениях как за дикой природой, так и за лабораторными животными. О том, как создаются алгоритмы машинного обучения, читайте в нашем материале «Азбука ИИ: «Машинное обучение» .

Александра Кочеткова