巴斯大學、牛津大學和特溫特大學的研究小組設計的演算法可能有助於拯救非洲象免於滅絕。
與高解析度影像相結合，該演算法使衛星能夠在短時間內掃描大片土地並收集價值 5,000 平方公里的照片，非常適合動物的草原和森林棲息地。
由於非洲大象的數量估計僅為415,000。過去50年裡，稀樹草原象的數量減少了60%，過去30年裡，森林象的數量減少了86%。
人工智慧技術重複計算的風險較小，在資料收集過程中不會危及人類，並且對動物的干擾較小，這是對過去使用的技術的改進。
大象偷獵
今年早些時候，世界自然保護聯盟大象專家小組聯合主席本·沖田博士將偷獵視為非洲象面臨的最大威脅之一，而非洲像是大象的目標。象牙貿易商。
參與創建用於大象監測的演算法的計畫的奧爾加·伊蘇波娃博士表示，該技術必須與其他方法配合使用，才能完全阻止偷獵。
「對動物的監測是包括反偷獵活動在內的保育難題的一部分。我們目前還在研究進一步的可能性，例如透過屍體檢測來檢測任何偷獵行為，但這還處於非常早期的階段，」她說。
儘管 1989 年頒布的象牙貿易禁令使偷獵數量有所下降，但 2007 年非洲國家獲準拍賣庫存的查獲象牙後，偷獵數量再次上升。
販運者利用這個漏洞將自己的商品冒充為合法商品。
全球最大的象牙市場是中國和菲律賓，緊隨其後的是美國和泰國。
人工智慧和第六次大規模滅絕
偷獵伴隨著土地退化，這是非洲象數量減少的主要原因，而全球棲息地的破壞也導致了非洲象數量的減少。第六次生物大滅絕;有脊椎動物的數量減少了30%。
選擇非洲象進行這項研究是因為它們體型較大，很容易被發現。類似的技術已被用於統計鯨魚、企鵝和信天翁的數量，紅外線和無人機已被用於統計瀕危物種的數量無尾熊和北極熊。
人們希望最終能夠透過使用人工智慧來監測足跡或群體來檢測較小的動物。
奧爾加博士表示，人們正在努力以同樣的方式對牛和長頸鹿進行計數，但同樣重要的是，將人工智慧與人類活動結合。
奧爾加希望這項技術能夠提供「很大的幫助」。
「歸根結底，是地面人員（例如護林員）採取了實際行動。因此，雖然技術可以為他們提供很大幫助，但為實地人員提供資金也很重要。
