Dịch vụ máy học cứu loài đười ươi Orangutan trước nguy cơ tuyệt chủng

Amazon Web Services cho hay đang hợp tác với World Wildlife Fund for Nature Indonesia (WWF-Indonesia), một tổ chức phi lợi nhuận trong mạng lưới toàn cầu của WWF, nhằm đẩy nhanh nỗ lực cứu loài đười ươi orangutan đang có nguy cơ tuyệt chủng cao ở Indonesia. Ứng dụng các dịch vụ máy học của AWS, WWF-Indonesia có thể hiểu rõ hơn về quy mô và tình trạng sức khỏe của quần thể đười ươi trong môi trường sống bản địa của chúng, cho phép tổ chức phi lợi nhuận này có thể tiến hành khảo sát nhiều vùng lãnh thổ hơn với ít tài nguyên hơn, giúp giảm chi phí hoạt động và tăng thêm nguồn quỹ bảo tồn để bảo vệ hiện trạng đa dạng sinh học của Indonesia.

Đười ươi Orangutan nằm trong số những loài linh trưởng thông minh nhất trên trái đất, có khả năng chế tạo và sử dụng công cụ, sống thành những quần thể với các nền văn hóa khác biệt. Các hoạt động của con người bao gồm săn trộm, phá hủy môi trường sống, và buôn bán vật nuôi bất hợp pháp đã gây ra sự suy giảm nghiêm trọng trong quần thể đười ươi, bao gồm ba loài vượn lớn của Indonesia và Malaysia.

Đười ươi cái orangutan (Pongo abelii) tên Suma với đười ươi con giống cái, tại Gunung Leuser NP, Indonesia-Bản quuyeenf thuộc naturepl.

Từ năm 2005, WWF-Indonesia đã đánh giá tình trạng sức khỏe của quần thể đười ươi và bảo tồn môi trường sống rộng 568.700 ha của chúng tại Vườn quốc gia Sebangau ở Trung Kalimantan, Indonesia. Trước đây, để thực hiện đánh giá, các chuyên gia và tình nguyện viên bản địa phải đi thực địa hàng ngày để tìm đười ươi, chụp ảnh chúng, tải hình ảnh xuống máy tính tại chỗ, và truyền dữ liệu về thành phố để chuyên gia WWF phân tích. Quá trình thủ công này khiến các chuyên gia WWF-Indonesia phải mất ba ngày để phân tích mỗi lô ảnh gồm hàng ngàn tấm, một quá trình có thể dễ mắc sai lỗi do khối lượng dữ liệu quá lớn.

Nhờ sử dụng AWS, WWF-Indonesia sẽ tự động thu thập hình ảnh từ điện thoại di động và camera cảm biến chuyển động tại cơ sở hiện trường và tải lên Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) để được phân tích. Nhờ sử dụng các công nghệ như Amazon SageMaker - một dịch vụ máy học được quản lý toàn bộ cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển nhanh chóng và dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học quy mô lớn, WWF Indonesia đã giảm thời gian phân tích từ tối đa ba ngày xuống dưới mười phút. Độ chính xác và tính đặc thù của dữ liệu nhờ đó cũng tăng lên, bao gồm các số đo như tỷ lệ giới tính và tuổi tác, đánh giá khả năng tồn tại của quần thể, và nhanh chóng xác định được các cá thể đang mang thai, ốm hoặc bị thương tích cần điều trị ngay lập tức. Nhờ áp dụng máy học, WWF-Indonesia đã giảm sự phụ thuộc của mình vào một số ít chuyên gia bảo tồn và cải thiện độ chính xác và sự đa dạng của dữ liệu về quần thể đười ươi.

Trong tương lai, WWF-Indonesia có kế hoạch khai thác sử dụng nhiều hơn nữa các dịch vụ máy học, chẳng hạn như Amazon Rekognition, một dịch vụ phân tích hình ảnh và video, để cải thiện tốc độ và độ chính xác của các hoạt động xác định và theo dõi quần thể.

Phạm Lê