英國獨立報報導，非洲中西部加彭共和國境內，在洛佩國家公園的野生動物保衛戰中，人工智慧已成為打擊犯罪的最新武器。透過機器學習，現在的演算法能為剛果盆地的研究人員辨識出25種以上的物種，不再錯過保護良機。
自動攝影機、人工智慧雙管齊下 優化國家公園保護工作
來自斯特林大學的研究人員與加彭國家公園管理局（ANPN）建立長期合作夥伴關係，並獲得歐盟ECOFAC6——針對非洲中部生物多樣性與脆弱生態系統保護計畫的資助，在雨林中設置了自動攝影機來監看野生動物。
他們與人工智慧公司Appsilon合作，使用「Mbaza AI」影像辨識技術，分析在雨林中拍攝的大量照片。整個洛佩國家公園共有200台攝影機，經動作感測器觸發，每部攝影機每天會拍下數百張照片。
生物多樣性監測計畫的負責人、斯特林大學的懷托克（Robin Whytock）博士邀請Appsilon應用其技術來自動化分析照片，省去護林員和研究人員人工分析的工作。該演算法用了超過150萬張的照片來訓練，每小時可分類多達3000張影像，準確率達96％。
「大象、大猩猩和穿山甲等中非森林哺乳動物受到非永續貿易、土地利用變遷和全球氣候危機的威脅。Appsilon的Mbaza AI將幫助中非保育工作人員，快速分析自動攝影機收集到的野生動物資料，將資料收集與分析之間的時間差，從幾個月甚至幾年減少到幾天。」懷托克博士說，「這將幫助保育工作者在全球生物多樣性危及存亡之際，迅速識別和因應對生物多樣性的威脅，並改善保護和管理工作。」
Mbaza AI不只追蹤動物移動 也能透過臉部辨識分析行為
Mbaza AI不需要任何專業硬體，甚至不需要連上網路，就能幫助護林員估算難以監測的動物族群，如非洲森林象。還能追蹤動物的移動，並透過臉部辨識更加了解其行為，這對於具有複雜社會階級的靈長類動物來說尤其重要。
加彭環境部長、英裔環保工作者李懷特（Lee White）博士補充說，該軟體也具有反盜獵的潛力。加彭有200多種動植物受到盜獵威脅，包括非洲森林象。在過去的15年間，整個非洲的森林象數量已經減少了70％，加彭是僅存森林象的重要庇護所。
加彭還使用了Appsilon的演算法來追蹤一種叫做「Yaws」的皮膚病的散播，這種疾病透過細菌傳播給大猿和人類，主要受影響的是兒童，但是目前沒有疫苗。
懷特博士說：「『Mbaza』的原意是一種傳統的警衛室，我們希望能在加彭所有保護區和林業特許區內展開野生動物監測工作。」
