אם הייתם נתקלים באמצע הרחוב בבעל חיים גבוה עם צוואר ארוך מאוד, כתמים חומים ושתי קרניים, שמלחך עלים מצמרת העץ הקרוב – אין ספק שהייתם מבינים מיד שמדובר בג'ירפה (וכנראה שהייתם תוהים איך בדיוק היא הגיעה לשם). זיהוי של מראות מוכרים, כמו בעלי חיים, פרצופים אנושיים או חפצים יומיומיים הוא משימה שבני אדם מסוגלים לעשות בקלות רבה.
עבור מחשבים, לעומת זאת, מטלות אלה מורכבות הרבה יותר לביצוע, ומאמצים רבים מושקעים בפיתוח טכנולוגיות בתחום מחקר זה. במאמר שהתפרסם לאחרונה בכתב העת המדעי המקוון Science Direct, מוצג פיתוח ייחודי: אלגוריתם שמזהה את מיקומן של ג'ירפות (שמה העממי של הג'ירף) בתצלומים באופן אוטומטי וברמת דיוק גבוהה מאוד, דבר שמסייע לחקר בעל החיים, שנמצא כיום בסיכון.
אלפי תמונות של ג'ירפות
התוכנה החדשה היא פרי של שיתוף פעולה בין אוניברסיטת פן סטייט לבין אז'ור (Azure), שירות ענן של חברת מיקרוסופט, שאליו היא הועלתה לצורך השימוש בה. התוכנה פותחה כחלק ממחקר שנערך כיום באוניברסיטה ושבמסגרתו מתבצע מעקב אחר חייהן של מעל 3,000 ג'ירפות שחיות במערב אפריקה. החוקרים עקבו אחר שיעורי הילודה, התמותה ודפוסי התנועה של הגי'רפות. לשם כך החוקרים צריכים היו לזהות את הג'ירפות השונות שאחריהן הם עוקבים, משימה לא פשוטה כשמדובר בכמות כה גדולה של ג'ירפות, שעוברות מרחקים גדולים במהירות לא מבוטלת.
בעבר, השיטה העיקרית לעקוב אחר בעל חיים שאותו חוקרים היתה סימונו - באמצעות חיבור משדר GPS לגופו, למשל. עם זאת, עם הזמן החוקרים למדו שסימון כזה עלול להשפיע לרעה על התנהגותו של בעל החיים, בין השאר בגלל הלחץ הנפשי שעלול להיגרם מלכידתו לצורך סימונו, מנשיאת המכשיר על גופו, ומהאנרגיה הנוספת שנדרשת ממנו לשם כך (בעיקר אצל בעלי חיים קטנים או כאלה שנעים באמצעות תעופה או שחיה). לכן, כיום מתגבר השימוש בשיטות בלתי פולשניות למעקב אחר בעלי החיים – כמו הצבת מצלמות בשטח המחייה הטבעי שלהם, שהיא השיטה שמיושמת במחקר הג'ירפות האמריקאי.
על מנת להבדיל בין הג'ירפות השונות הרבות שנלכדות בעדשת המצלמה, עושים החוקרים שימוש בתוכנה שמזהה בתמונות את דפוס הכתמים שעל גופן, שייחודי לכל ג'ירפה, בדומה לטביעות אצבע בבני אדם. תוכנות דומות קיימות גם עבור זיהוי פרטים ממינים אחרים (כמו צ'יטות, פילים, סלמנדרות ועוד) והמשותף לכולן הוא שעל מנת להשתמש בהן יש לסמן או לחתוך מתוך הרקע את בעל החיים בכל אחד ואחד מאלפי התצלומים שמוזנים אליהן, מה שדורש מן המדענים שעות רבות של עבודה ידנית מייגעת.
האלגוריתם החדש פותר את הבעיה הזאת. הוא מסמן באופן אוטומטי את הג'ירפות שמופיעות בכל תצלום, מצליח לשמור על רמת דיוק גבוהה גם אם בעל החיים נמצא רק בחלק קטן מתוך התצלום או מכוסה חלקית בצמחייה, ובנוסף לא דורש חומרה יקרה לצורך הפעלתו. החוקרים מדווחים שהשימוש באלגוריתם החדש האיץ משמעותית את קצב ביצועו של המחקר.
לומדים מדוגמאות
על מנת לזהות את הג'ירפות בתצלומים נעשה שימוש בשיטות מעולם למידת המכונה (Machine learning). בדרך כלל, תוכנות מחשב מוגבלות לסדרת פעולות שמתוכנתות בהן מראש, ופעולתן נשארת קבועה תמיד. אלגוריתמים של למידת מכונה, לעומת זאת, לומדים באמצעות דוגמאות שמוזנות אליהם כיצד לבצע משימות שונות, כך שהם מסוגלים להשתפר ככל שהם נחשפים לדוגמאות רבות יותר. דרך זו של לימוד מדוגמאות מאפשרת גם ללמד את האלגוריתם לבצע משימה אם לא ידוע למתכנתים מהו סדר הפעולות המדויק שדרוש לשם ביצועה. "הטכנולוגיה הזאת הבשילה מאוד בשנים האחרונות", אומר פרופ' ירון ליפמן מהמחלקה למדעי המחשב ומתמטיקה שימושית במכון ויצמן למדע. "היא עובדת טוב מאוד בזיהוי פנים, למשל. הסברה הרווחת היא שהיא מגיעה לביצועים טובים יותר מאלה של בני אדם".
על מנת שהאלגוריתם יוכל לעבד את התצלום, הוא יוצר ייצוג מתמטי שלו באמצעות טכניקה שנקראתHOG (Histogram of Oriented Gradients). המפתחים הזינו אל התוכנה תצלומים רבים שבהם מיקום גופן של ג'ירפות סומן באופן ידני. על פי מה שלמדה מדוגמאות אלה, סימנה התוכנה את מיקומן המשוער של ג'ירפות בתצלומים חדשים, והמפתחים תיקנו ידנית את טעויותיה והזינו את הגרסאות המתוקנות חזרה אל התוכנה. תהליך זה חזר על עצמו עד שהתוכנה הגיעה לרמת זיהוי גבוהה מאוד.
טכנולוגיה למען הטבע
הג'ירפה היא בעל החיים היבשתי הגבוה בעולם, והיא מתנשאת לגובה של כשישה מטרים. כיום קיימים בעולם ארבעה מיני ג'ירפות, כולם ביבשת אפריקה. ב-30 השנים האחרונות חלה ירידה דרמטית של כמעט 40 אחוז במספר הג'ירפות בעולם, וכיום הן מוגדרות כמין פגיע כאשר על פי רשימת המינים האדומים של IUCN נותרו בעולם כ-68 אלף ג'ירפות בוגרות. האיומים על קיומן כוללים אובדן בתי גידול כתוצאה מחקלאות ומבירוא יערות, ציד בלתי חוקי ומלחמות אזרחים באפריקה. חקר התנהגותן של הג'ירפות חשוב על מנת להבין כיצד ניתן להגן עליהן בצורה טובה יותר, למשל כשיש להחליט כיצד להשקיע מאמצי ומשאבי שימור או היכן כדאי להכריז על שמורות טבע.
המפתחים מדגישים שהתוכנה החדשה אמנם פותחה עבור זיהוי ג'ירפות, אך ניתן לאמן באותו אופן אלגוריתם דומה על מנת לזהות בתצלומים באופן אוטומטי את מיקומם של בעלי חיים אחרים בסביבות מחייה שונות. פיתוחים כאלה יוכלו להאיץ ולקדם את המחקרים בתחום, ולסייע במשימה המורכבת של שימור עולם החי שעומדת בפנינו כיום.
הכתבה הוכנה על ידי "זווית – סוכנות ידיעות למדע ולסביבה"