Kostengünstiger FLIR ONE® Schlüssel zur neuen Anti-Wilderei-Lösung für Studenten

"Quelle: flir.com"

Tausende gefährdete Tiere werden jedes Jahr in Afrika illegal gejagt, wobei Ranger oft ins Kreuzfeuer geraten, wenn sie versuchen, sie zu schützen. Zu den aktuellen Präventionsmethoden gehören Ranger, die als Wachen stationiert sind oder Kameraaufnahmen überwachen; Leider kann dies zu menschlichen Fehlern führen und für diejenigen, die Wache stehen, mühsam sein. Einige Parks verlassen sich auf fortschrittliche Wärmebildkameras, die im Rahmen eines gemeinsamen Projekts des World Wildlife Fund und Teledyne FLIR bereitgestellt werden. Für andere könnte eine kostengünstige thermische Lösung einen großen Einfluss auf die Fähigkeit der Ranger haben, Wilderer zu stoppen. Dieses Problem hofft Anika Puri, eine 17-jährige aus Chappaqua, New York, mit der FLIR ONE Kamera und einer von ihr entwickelten Lösung für künstliche Intelligenz (KI) zu lösen.

Trotz Puris Jugend hat der MIT-Neuling bereits beeindruckende Fortschritte in der MINT-Welt gemacht. Sie gewann den Peggy Scripps Award 2022 für Wissenschaftskommunikation auf der Regeneron International Science and Engineering Fair, an der 1.800 Studenten in verschiedenen Kategorien teilnahmen. Ihre Präsentation vor Forschungsexperten über ihr Anti-Wilderei-Programm ElSa brachte ihr außerdem eine Top-Auszeichnung in der Kategorie Erd- und Umweltwissenschaften des Wettbewerbs ein.

Short for “Elephant Savior”, ElSa is a real-time poacher detection solution that analyzes infrared videos taken by a drone. Similar drone-based AI solutions are currently used in some parks but have two disadvantages: low accuracy and high cost—as much as $10,000 per drone. ElSa, on the other hand brings significant improvement over current methods with 91% accuracy rate through the AI alone and only costs around $300. The major cost savings come from the fact that ElSa runs off a simple iPhone 6 receiving thermal video from a FLIR ONE thermal camera attached directly to the phone. With the phone mounted to a drone, ElSa captures aerial footage which it then analyzes in real-time.

An advantage of Puri’s AI over systems currently in use is how the technology identifies people and animals on the ground. Current AI systems analyze shapes in the scene to distinguish targets and thus require a certain degree of resolution in their images to maintain accuracy. ElSa works by analyzing the movement pattern of its targets and can achieve accuracy with far fewer pixels, meaning the camera can be lower resolution or further away. Using data collected from Kruger National Park in South Africa, Puri trained ElSa to recognize factors such as movement speed and how the target turns as a way to differentiate between humans and elephants; these are also what allow the program to operate with fewer pixels than current methods. The AI can identify non-moving objects like bushes or trees and then uses those as anchor points to track moving objects. ElSa uses these anchors as references for object speed and direction and allow the system to maintain tracking despite the drone itself being in motion.

Während ElSa ein positiver Schritt zur Beendigung der Wilderei ist, hebt es auch einen kostengünstigen Einstiegspunkt für aufstrebende KI-Entwickler hervor. Das Laden eines KI-Modells auf ein Smartphone, um mit der FLIR ONE zu arbeiten, ermöglicht einfache und kostengünstige Tests für diejenigen, die Wärmebildtechnik in ihr Projekt integrieren möchten. Lösungen wie FLIR ONE ermöglichen es der nächsten Generation von Informatikern, mehr praktische Erfahrungen auf diesem Gebiet zu sammeln und ihre eigenen Projekte zu verfolgen.

Puri sagt, dieses Projekt habe ihr wertvolle Erfahrungen in der Arbeit mit KI vermittelt. „Durch diese Forschung konnte ich noch weiter forschen und so viel über Dinge lernen wie „Wie programmiert man einen Tracking-Algorithmus?“ und „Wie extrahiert man Datensätze?“ Ich habe das Gefühl, dass ich während dieser Forschungsreise war Ich konnte viel lernen und ich glaube, das hat mich wirklich dazu inspiriert, noch weiter zu gehen.“

ElSa ist zwar vielversprechend, steckt aber noch in den Kinderschuhen. Das Programm unterscheidet derzeit nur zwischen Menschen und Elefanten, aber Puri hofft, in Zukunft weitere Tiere hinzuzufügen. Die junge KI-Entwicklerin hofft, eines Tages einen afrikanischen Park für strengere Feldtests besuchen zu können, und fügt hinzu, dass sie besonders gerne im Krüger-Nationalpark testen würde. Während der aktuelle Smartphone-Build beeindruckend ist, hofft sie auch, irgendwann zu einem vollständig modularen Aufbau überzugehen und alle Komponenten direkt in die Drohne einbauen zu lassen.

Neben ihrer Arbeit in der KI engagiert sich Anika Puri für ihr Studium am MIT und leitet MozAIrt, eine gemeinnützige Organisation mit dem Ziel, mehr Mädchen und andere unterrepräsentierte Gruppen in die Informatik zu bringen.