Tehnoloogia võidukäik on võimaldanud inimestel hakata lahendama üha suuremaid ja varem võimatuna tundunud probleeme, alates robotkirurgidest kuni orkaanide ennustamise ja jälgimiseni. Kuigi Eestis ei pruugi igaüks esimese asjana tulla tehnoloogia abil haikaladega tegelemise peale, on mitmel pool maailmas mereäärsete linnade jaoks hairünnakud suureks probleemiks.
Mõni aeg tagasi hakkasid California lõunaosas käputäis eksperte mõtlema selle peale, kuidas rannaäärsetes vetes mõrtsukhaide kohalolu tuvastada. Tänaseks on USA kliendisuhete haldamisega tegeleva firma Salesforce’i meeskond koostöös UC Santa Barbara Ocean Initiative (BOI) meeskonnaga hakanud kasutama tehisintellekti mõrtsukhaide liikumise jälgimiseks.
Haikalade kasvav arvukus nõuab loovat lähenemist
Viimase nelja aasta jooksul on teadlased jäädvustanud tavapärasest rohkem hai märkamisi, kusjuures sagedamini nähakse just 1,5- kuni 3-meetriste nooremaid haisid. Nähtuse kohta on välja käidud mitmeid teooriaid, alates kliimasoojenemisest kuni teatud kalastusvõrkude kasutuse keelamiseni, mis võib olla kaasa toonud merelõvide ja hüljeste arvukuse kasvu ja seeläbi suurendanud ka mõrtsukhaide populatsiooni.
Populaarsetes surfipiirkondades tähendab haikalade märkamine aga kohalike jaoks selget ohumärki, mistõttu ongi hakatud uurima uusi võimalusi mõrtsukhaidega tegelemiseks. Salesforce’i uuringumeeskond pakkus välja, et haide tuvastamiseks ja jälgimiseks saaks kasutada Einstein Vision algoritmi, mida kasutatakse tavaliselt visuaalseks otsinguks ning brändide ja toodete tuvastamiseks.
Lahendus nimetati Projekt SharkEye’ks ning kogu asja boonuseks on asjaolu, et ükski inimene ega seadeldis ei pea isegi vett puudutama.
Tehisintellekt õpib nagu inimlaps
Esimeseks sammuks oli droonide abil ranna-aladelt suures koguses videoandmete kogumine. Videode põhjal on võimalik ehitada tehisintellekti mudelid, mida saab kasutada mõrtsukhaide tuvastamiseks. Kuid drooniga 10-miilisel rannalõigul edasi-tagasi lendamine on vaid lihtne osa.
Tehisintellekt tuleb mängu järgmises etapis, kus videomaterjale tuleb analüüsida. Analüütikul kulub tunnipikkuse video analüüsimiseks ka vastav hulk aega, kuid reaalajas tulemuste saamiseks on see ilmselgelt liialt kaua. Just siin särab tehisintellekt ja mustrituvastus (computer vision).
Peale piisava koguse videoandmete kogumist hakkas Salesforce’i meeskond koostöös merebioloogidega treenima algoritmi, mis võtab arvesse mitmeid erinevaid faktoreid. Näiteks pidi tehisintellekt suutma teha vahet mitme erineva hai liigi vahet – näiteks leopardhai ja mõrtsukhai puhul tuleb arvestada asjaolu, et esimene on inimestele ohutu.
Samuti peab AI suutma välistada objektid, mis pole haikalad: poid, vees hulpivad vetikad ja muu säärane. Lisaks peab süsteem tegema kindlaks, kas vees on märgatud uut mõrtsukhaid või juba nähtud kala. Iga juhtumiga muutub algoritm targemaks.
Ühe projekti juhataja Zineb Laraki sõnul õpib tehisintellekt sarnaselt lastele: “Sa ütled neile, “See on kass.” Aegamööda suudavad lapsed hakata üldistusi ja järeldusi tegema ning kassi põhimõttest aru saama – kuidas see käitub, milline välja näeb ja nii edasi. Sama on ka algoritmiga. Sa näitad sellele näiteid. Sa lased sel otsustada – vale või õige, ja annad tagasisidet.”
Vetelpäästjad, droonid ja tehisintellekt käsikäes
Kuigi hetkel on Salesforce’i ja BOI projekt veel täiuslikkusest kaugel, on lõplik eesmärk anda välja rakendus, mille kaudu kohalikud vetelpäästjad ja surfiõpetajad haide kohta reaalajas infot saavad näha.
Lisaks inimeste kaitsmisele on üks oluline osa projektist ka ajalooliselt hukkamõistetud liigi paremini mõistmine – kus ja miks mõrtsukhaid ujuvad, millised on nende käitumis- ja toitumisharjumused. Selline teave aitab lisaks randade ohutumaks muutmisele ka haide populatsiooni kaitsta, sest hoolimata näilisest arvukuse kasvust on endiselt tegu ühe ohustatud liigiga.
“Vetelpäästjad teevad suurepärast tööd meie ohutuse tagamiseks, kui me randa lähme,” sõnas BOI projekti eestvedaja ja UCSB ülikooli professor Douglas McCauley. “Kuid nad on alati valmis uue põlvkonna tööriistu ja tehnoloogiaid kasutusele võtma, et sedasi randade seisukorda paremini hinnata. Tehisintellekt võib hästi üheks selliseks tööriistaks olla.”
