Il commercio illegale di animali selvatici (IWT) rappresenta una seria minaccia alla sicurezza e, in alcuni casi, alla sussistenza di diverse specie animali. Anche durante il blocco della pandemia, mentre noi umani eravamo costretti a fare il punto sulla vita e sulla moralità, il bracconaggio della fauna selvatica era in atto. In India, secondo la Wildlife Conservation Society (WCS), nel primo anno della pandemia sono state documentate 522 segnalazioni uniche di caccia e commercio illegali di animali selvatici. Per contrastare questo, tutti, dalle istituzioni statali e filantropi privati alle istituzioni educative, stanno escogitando varie misure. Una di queste iniziative è nata dagli sforzi congiunti dei ricercatori dell’IIT Madras e dell’Università di Harvard.
I cervelli di queste due imminenti università hanno co-sviluppato un algoritmo di Machine Learning basato sui principi matematici della teoria dei giochi. Mira ad aiutare sia l’allocazione delle risorse che la comunicazione in tempo reale alimentata da droni per il pattugliamento a terra. Quindi, coordina entrambi gli occhi sul cielo e i piedi per terra. Scaviamo più a fondo per capire come funziona.
Algoritmo CombSGPO e Green Security Games
Green Security Games (GSGs) è un quadro generale che utilizza la teoria dei giochi per affrontare il bracconaggio della fauna selvatica e altri crimini contro l’ambiente. Diverse organizzazioni influenti come Microsoft, Simons Institute e Harvard stanno lavorando su questo. Qui, in questo caso, viene utilizzato per l’allocazione unificata delle risorse e il pattugliamento nel mondo reale in tempo reale in mezzo a tutte le incertezze.
A differenza delle soluzioni precedenti, questo nuovo modello con l’aiuto dell’algoritmo CombSGPO afferma di affrontare contemporaneamente sia l’allocazione delle risorse che le fasi di pattugliamento. Funziona per trovare lo scenario migliore per il difensore utilizzando incidenti e interazioni precedenti tra bracconieri e difensori. Segnalerà strategicamente gli altri droni e pattugliatori umani. Inoltre, è anche progettato per scalare meglio.
Specie in pericolo
“Il lavoro è stato motivato dalla necessità di eseguire l’allocazione strategica delle risorse e il pattugliamento nei domini di sicurezza verde per prevenire attività illegali come il bracconaggio di fauna selvatica, il disboscamento illegale e la pesca illegale. Le risorse che consideriamo sono pattugliatori umani (guardie forestali) e droni di sorveglianza, che hanno rilevatori di oggetti montati su di essi per animali e bracconieri e possono eseguire segnalazioni strategiche e comunicare tra loro così come i pattugliatori umani”, ha affermato il prof. Balaraman Ravindran, Responsabile, Centro Robert Bosch per la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale (RBCDSAI), IIT Madras. Il Sig. Ravindran ha condotto questa ricerca con il Teamcore Research Group del Prof. Milind Tambe presso l’Università di Harvard, negli Stati Uniti
Bene, questo è il lungo e il corto di questa tecnologia IIT-Harvard.
In tutto il mondo, la tecnologia viene ampiamente utilizzata per combattere i bracconieri di fauna selvatica. Ci sono ovviamente i droni, ma hanno problemi come la durata della batteria, il costo del dispositivo e il costo degli operatori addestrati. Inoltre, alcune altre tecnologie utilizzate nella protezione della fauna selvatica contro i bracconieri sono collari di localizzazione o chip GPS/GSM incorporati, nonché sensori di velocità, suono e luce.
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