ລິ້ງ ສຳຫລັບເຂົ້າຫາ

ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລ​ປ່າໄມ້ ໃນກຳປູເຈຍ ໃຊ້ປັນຍາປະດິດ ເພື່ອຄາດຄະເນເບິ່ງການເຄື່ອນໄຫວ ຂອງພວກລັກ​ລອບລ່​າ​ສັດ


Wildlife Rangers Use AI to Predict Poachers’ Next Moves
please wait

No media source currently available

0:00 0:02:00 0:00

ພວກ​ເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລ​ຮັກ​ສາ​ປ່າໄມ້ ກຳລັງໃຊ້ປັນຍາປະດິດ ຫລື AI ເພື່ອຄາດຄະເນເບິ່ງການເຄື່ອນໄຫວ ໃນ​ຂັ້ນຕໍ່ໄປ ຂອງພວກລັກ​ລອບລ່​າ​ສັດປ່າ.

ພວກ​ເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລ​ຮັກ​ສາ​ປ່າໄມ້ ທີ່ປົກປ້ອງສັດປ່າ ທີ່ຖືກ​ຄຸດ​ຄາມໃນກຳປູເຈຍ ກຳລັງໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອຄາດຄະເນເບິ່ງການເຄື່ອນໄຫວໃນ​ຂັ້ນຕໍ່ໄປ ຂອງພວກລັກ​ລອບລ່​າ​ສັດປ່າ. Matt Dibble ນັກ​ຂ່າວ​ວີ​ໂອ​ເອ ມີລາຍງານກ່ຽວ​ກັບ​ເລື້ອງນີ້ ຊຶ່ງ​ບົວ​ສະ​ຫວັນ​ ຈະ​ນຳ​ມາ​ສະ​ເໜີ​ທ່ານ​ໃນ​ອັນ​ດັບ​ຕໍ່​ໄປ.


ຢູ່ທີ່ປ່າສະຫງວນ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ສັດ​ປ່າເຊ​ຣ​ປົກ Srepok ໃນກໍາປູເຈຍ, ພວກ​ເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລ​ຮັກສາ ແມ່ນຢູ່ໃນສະ​ພາບທີ່ທຳ​ການຕໍ່ສູ້ກັບການລ່າສັດທີ່ຜິດກົດໝາຍຢູ່​ຕະ​ຫລອດເວ​ລາ ແລະສັດ​ປ່າ​ຫລາຍຊະນິດຖືກຄຸກຄາມຢູ່ໃນສວນສາທາລະນະດັ່ງ​ກ່າວ.

ພວກລັກລອບລ່າ​ສັດໃຊ້ແຮ້ວສານ​ດ້ວຍເຊືອກ ຊຶ່ງ​ເປັນ​ການຍາກທີ່ສຸດທີ່​ຈະ​ຊອກ​ເຫັນ​ໄດ້ ຢູ່ໃນສວນສາທາລະນະທີ່ກວ້າງ 4,000 ຕາລາງກິໂລແມັດແຫ່ງນັ້ນ.

ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2018 ເປັນ​ຕົ້ນ​ມາ, ທີມງານຢູ່ຫ້ອງທົດລອງແທມ​ເບ (Tambe) ຂອງມະຫາວິທະຍາໄລຮາ​ວາດ (Harvard) ໄດ້ເຮັດວຽກກັບເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລຮັກ​ສາ​ປ່າໄມ້​ຢູ່​ເຊ​ຣ​ປົກ (Srepok) ເພື່ອພັດທະນາເຄື່ອງມືໃໝ່ທີ່ເອີ້ນວ່າ ພໍ​ສ໌ (PAWS), ເຊິ່ງໃຊ້ປັນຍາປະດິດ ຫລື AI ເພື່ອຄາດຄະເນເບິ່ງພຶດຕິກຳຂອງ ພວກລັກ​ລອບລ່າສັດ.

ນາງ​ລີ​ລີ ຊູ (Lily Xu), ນັກ​ສຶກ​ສາປະລິນຍາເອກໃນ​ມະ​ຫາ​ວິ​ທະ​ຍາ​ໄລຮາ​ວາດ (Harvard) ກ່າວ​ຜ່ານ​ທາງ Skype ວ່າ:
"ເປົ້າຫມາຍຂອງພວກເຮົາກໍຄື ຊ່ວຍເຈົ້າໜ້າທີ່ດູແລຮັກສາປ່າໄມ້ ໃຫ້ມີຍຸດທະສາດຫຼາຍຂຶ້ນກວ່າເກົ່າ ໃນການນໍາໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທີ່ມີໃນຈຳນວນຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາເຈົ້າໃຫ້ດີທີ່ສຸດ ແລະຊ່ວຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກຳນົດເຂດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໃນການລັກລອບລ່າສັດທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະຍັງບໍ່ທັນໄດ້ພິຈາລະນາເບິ່ງເທື່ອນັ້ນ.”

ຫົວຫນ້າທີມງານ, ນາງລີ​ລີ ຊູ (Lily Xu) ກ່າວ​ຕໍ່ວີ​ໂອ​ເອຜ່ານ​ທາງ Skype ວ່າ ນາງໄດ້ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລຮັກສາ​ປ່າ​ໄມ້ທີ່ເກັບ​ກຳ​ມາ​ໃນຫ້າປີ ກ່ຽວກັບວ່າບ່ອນໃດ​ທີ່​ພົບ​ວ່າມີແຮ້ວ​ຫ້າງ​ຢູ່ ແລະຫຼັກຖານອື່ນໆຂອງພວກ​ລັກ ລອບ​ລ່າສັດ​.

ທີມງານໄດ້ລວບລວມເອົາຂໍ້​ມູນນີ້ ບວກໃສ່ກັບ​ບ່ອນ​ຢູ່ຂອງແຫຼ່ງນ້ໍາ, ເສັ້ນທາງ, ຄວາມສູງ ແລະຂໍ້ມູນດ້ານພູມສາດ ແລະລະດູການຕ່າໆຂອງ​ພື້ນ​ທີ່.

ລະບົບ PAWS ໄດ້ຜະລິດແຜນທີ່ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນພື້ນທີ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ສຸດຕໍ່ການລັກ​ລອບລ່າສັດນັ້ນເປັນສີແດງ.

ໃນ​ການ​ທົດ​ສອບແບບບໍ່​ຕ້ອງໄດ້ໄປ​ເບິ່ງເອງນັ້ນ ເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລ​ຮັກ​ສາ​ປ່າ​ໄມ້​ນໍາ​ໃຊ້​ແຜນທີ່​ເປັນ​ສິ່ງ​ນໍາທາງ​ຢູ່​ໃນ​ເຂດ​ທີ່​ບໍ່​ຄ່ອຍ​ໄດ້ຖືກ​ຊອກ​ຄົ້ນຫາ​.

ນາງ​ຊູກ່າວຜ່ານທາງ Skype ອີກວ່າ:
“ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ພົບກໍຄືວ່າ ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຫັນແຮ້ວຢູ່ໃນເຂດທີ່ພວກເຮົາກຳນົດວ່າມີຄວາມສ່ຽງສູງຕໍ່ການລັກລອບລ່າສັດນັ້ນ ຫລາຍກວ່າຢູ່ໃນບ່ອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງປານກາງ, ແລະພວກເຮົາເກືອບວ່າ ບໍ່ໄດ້ພົບແຮ້ວຈັກອັນເລີຍຢູ່ໃນ ເຂດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ. ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ແບບຄາດຄະເນຂອງພວກເຮົາ ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຈົ້າໜ້າທີ່ດູແລຮັກສາປ່າໄມ້ ມີຍຸດທະສາດໃນການກໍານົດ ພື້ນທີ່ຄວນຈະ ຖືກຈັດລໍາດັບຄວາມສຳຄັນໃຫ້ເປັນບູລິມະສິດໄດ້."

ເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່​ດູ​ແລ​ຮັກ​ສາ​ປ່າ​ໄມ້​ເຊ​ຣ​ປົກ ໂດຍໃຊ້ແຜນທີ່ຄາດຄະເນນີ້ ໄດ້ພົບເຫັນ​ ແຮ້ວໃນ​ຈຳ​ນວນຫຼາຍກວ່າ​ເກົ່າ​ເຖິງ 5 ເທົ່າ.

ເທັກໂນໂລຈີດັ່ງກ່າວ ຄາດວ່າຈະມີໄວ້ໃຫ້ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງເມື່ອມັນຖືກເອົາໄປເຊື່ອມໃສ່ ກັບຊອຟແວຕິດຕາມສັດປ່າ ທີ່ນຳໃຊ້ຢູ່ແລ້ວໃນສວນສາທາລະຫລາຍກວ່າ​ພັນ​ແຫ່ງໃນທົ່ວໂລກ.

ອ່ານ​ຂ່າວນີ້​ເພີ້ມ​ເປັນ​ພາ​ສາ​ອັງ​ກ​ິດ

Rangers protecting threatened wildlife in Cambodia are using artificial intelligence to predict poachers’ next moves. Matt Dibble reports.

At the Srepok [Sreh-POHK] Wildlife Preserve in Cambodia, rangers are in a constant battle against illegal hunting and many species are threatened in the park.

Poachers use wire snares, which can be extremely difficult to find in the 4,000-square- kilometer park.

Since 2018, a team at Harvard University’s (Milind) Tambe lab has been working with rangers at Srepok to develop a new tool called PAWS, which uses artificial intelligence to predict the poachers’ behavior.

Lily Xu, Harvard Ph.D. Student via Skype:
“Our goal is to help rangers more strategically make best use of their limited number of resources //// ((Mandatory cg: Bistra Dilkina)) and help them identify areas that are at high risk of poaching that they might not already be considering.”

Team leader Lily Xu [[SAID: shoo]] used five years of ranger data about where snares and other evidence of poachers have been found.

Team Leader Lily Xu, speaking to VOA via Skype, said they used five years of ranger data about where snares and other evidence of poachers have been found.

The team combined this with locations of water sources, roads, elevation and other geographic and seasonal data.

The PAWS system produced maps showing areas of highest risk for poaching in red.

In a blind test, rangers used the maps as a guide in areas that had rarely been searched.

Lily Xu, Harvard Ph.D. Student via Skype:
“What we found is that they found many more snares in the areas that we designated to be high risk of poaching than in the medium-risk locations, and we found almost no snares in the low-risk areas. Which shows that our predictive model ((Mandatory cg: PDoE / WWF Cambodia)) could help rangers strategically identify which areas to prioritize.”

Srepok rangers discovered up to five times more snares using predictive maps.

The technology is expected to become widely available when it is integrated into wildlife tracking software already in use at over a thousand parks worldwide.

ເບິ່ງຄວາມເຫັນ

ທ່ານອາດຈະມັກເລື້ອງນີ້ຄືກັນ

XS
SM
MD
LG