アフリカゴールデンキャットの個体数こたいすう調査ちょうさ始はじまる　AIと画像がぞう認識にんしきも活用かつよう

Khi nhà động vật học Mwezi Mugerwa lần đầu tiên nhìn thấy mèo vàng châu Phi, ông không biết đó là con gì.

Khi ông Mugerwa kiểm tra hình ảnh từ các camera được lắp đặt trong rừng ở Uganda trên cơ sở dữ liệu, ông đã phát hiện ra một con vật lạ, to gấp đôi mèo nhà, xuất hiện trong đoạn phim đen trắng mờ nhạt.

Loài mèo vàng bí ẩn này, được gọi là Mbaka trong tiếng địa phương, thường bị mắc bẫy đặt trong rừng.

Có thể loài này sẽ biến mất trước khi chúng ta kịp hiểu biết về nó, ông Mugerwa nói.

Trong 16 năm qua, ông Mugerwa đã dành sự nghiệp của mình cho loài mèo lớn ít được biết đến, hiểu biết và nghiên cứu nhất ở châu Phi này.

Sinh vật này được cho là sống trong các khu rừng rậm ở Trung và Tây Phi, nhưng rất khó để bắt gặp.

Ngay cả Liên minh Bảo tồn Thiên nhiên Quốc tế IUCN trong lần đánh giá cuối cùng đã hơn 10 năm trước cũng không ghi nhận số lượng cá thể ước tính.

Bản thân ông Mugerwa, qua nhiều năm nghiên cứu thực địa, chỉ thoáng thấy nó ba lần.

Thật sự rất khó để tìm thấy loài này trong môi trường hoang dã. 

Nhiều nơi sinh sống của chúng rất xa xôi hẻo lánh, ông Mugerwa nói.

Năm nay, ông Mugerwa đã được trao Giải thưởng Nhà Bảo tồn Mới nổi của Giải Indianapolis vì những nỗ lực liên quan đến mèo vàng châu Phi.

Nhận thức rằng việc đếm chính xác số lượng cá thể là bước đầu tiên trong bảo tồn, ông Mugerwa đã bắt đầu cuộc khảo sát số lượng cá thể đầu tiên tại các khu vực sinh sống khác nhau.

Kết quả dự kiến sẽ được công bố vào năm sau.

Khảo sát bằng bẫy camera đã trở nên phổ biến trong nghiên cứu mèo hoang dã, các nhà nghiên cứu phân biệt cá thể dựa vào các đốm và vằn đặc trưng.

Tuy nhiên, do phải kiểm tra từng bức ảnh một, nên việc đặt bẫy camera cũng có giới hạn.

Vì vậy, năm 2019, ông đã khởi xướng ý tưởng xây dựng một mạng lưới.

Dù mất nhiều thời gian để thuyết phục đồng nghiệp, hiện nay mạng lưới đã có 46 chuyên gia từ 19 quốc gia.

Mạng lưới này được gọi là Liên minh Bảo tồn Mèo vàng châu Phi AGCCA, các chuyên gia đã cùng nhau bắt đầu khảo sát bằng bẫy camera trên toàn bộ khu vực được cho là nơi sinh sống của mèo vàng châu Phi.

Hình ảnh được tài trợ bởi Quỹ Địa lý Quốc gia Hoa Kỳ.

Tuy nhiên, việc kiểm tra hàng ngàn bức ảnh từ bẫy camera ở 30 khu vực thuộc 19 quốc gia không hề dễ dàng.

Thật sự rất vất vả, ông Mugerwa nhớ lại.

Cùng thời điểm đó, tổ chức phi lợi nhuận Panthera của Mỹ, một đối tác của ông Mugerwa, đã phát triển thuật toán AI có thể phân loại nhanh hình ảnh và nhận diện cá thể dựa trên hoa văn đặc trưng.

Cách này tương tự như sử dụng vằn của hổ như dấu vân tay.

Điều này thực sự quan trọng. 

Nhờ đó, giờ đây chúng tôi có thể nói về số lượng và mật độ cá thể, ông Mugerwa nói.

Ông cho rằng việc nhận diện cá thể mà không có AI là gần như không thể.

Dữ liệu tạm thời cho thấy, ngay cả trong các khu bảo tồn, mật độ mèo vàng châu Phi cũng rất thấp.

Ở Uganda và Gabon, chỉ xác nhận được 16 cá thể trên mỗi 100 km2.

Chuỗi khảo sát cũng làm rõ tác động thực sự của nạn săn trộm.

Theo ông Mugerwa, mật độ và phạm vi phân bố ở các khu vực cấm săn bắn cao hơn tới 50%.

Kết quả khảo sát cho thấy mèo vàng châu Phi hoạt động cả ngày lẫn đêm, nhưng phần lớn cá thể hoàn toàn sống về đêm,

 có lẽ để tránh hoạt động của con người vào ban ngày.