Výpočtová sila HPC prináša nové možnosti v ochrane medveďa hnedého 

Výzva: Hnedý medveď (Ursus arctos) patrí medzi ikonické, ale aj kontroverzné druhy v našej prírode. Na Slovensku je ich populácia relatívne stabilná, no sledovanie ich pohybu a správania je dôležité pre ochranu prírody aj bezpečnosť ľudí. Tradičné metódy, ako vizuálne pozorovania či stopovanie, sú časovo náročné a často nepresné. Moderné kamerové pasce dokážu zachytiť tisíce záberov z lesa, no ručne ich vyhodnotiť je prakticky nemožné.

Riešenie: Tím výskumníkov z Fakulty prírodných vied a informatiky UKF v Nitre vyvinul systém umelej inteligencie, ktorý sa snaží automaticky rozpoznať, či je na obrázku medveď alebo nie. Použili na to konvolučné neurónové siete (CNN) – rovnaký princíp, na akom funguje napríklad rozpoznávanie tvárí v mobiloch.

Na tréning modelu zozbierali:

• 4 974 obrázkov s medveďom
• 656 obrázkov bez medveďa (iné zvieratá alebo prázdny les)

Dáta poskytla Slovenská poľovnícka komora, Národná zoologická záhrada v Bojniciach a Štátna ochrana prírody SR.

Využitie HPC infraštruktúry: Tréning umelej inteligencie na takýchto dátach je mimoriadne výpočtovo náročný. Vyžaduje opakované spracovanie tisícov obrázkov vo vysokom rozlíšení (512×512 px), ladenie parametrov a skúšanie rôznych architektúr modelov.

Bežný počítač by na tento proces potreboval týždne. Vďaka superpočítaču a NSCC Slovakia  bolo možné:

• natrénovať modely za niekoľko hodín až dní,
• porovnať viacero prístupov (ResNet, MobileNet, YOLOv8/v10),
• analyzovať slabé miesta modelu a vizualizovať, čo sa „naučil“.

HPC umožnilo vedcom experimentovať rýchlo a efektívne – a teda posunúť sa od základného modelu k metodike použiteľnej aj v budúcnosti.

Výsledky

• Model sa naučil rozpoznávať základné črty medveďa a dosahoval vysokú presnosť počas tréningu (>90 %)
• V reálnych podmienkach (nočné zábery, šum, pohyb kamery) však presnosť zatiaľ nestačí na nasadenie v teréne

Dopad a budúcnosť: Aj keď výsledky nie sú zatiaľ dokonalé, výskum ukazuje, že umelá inteligencia má veľký potenciál v ochrane prírody. Automatická analýza kamerových pascí by v budúcnosti mohla:

• pomôcť monitorovať početnosť a pohyb medveďov
• znížiť riziko konfliktov s ľuďmi
• ušetriť vedcom stovky hodín manuálnej práce

Ďalší krok je doplnenie datasetu a využitie syntetických dát – teda počítačom generovaných obrázkov, ktoré rozšíria tréningovú databázu. Aj tu bude superpočítač kľúčový, keďže generovanie a spracovanie takýchto dát je opäť náročné.

Vďaka superpočítaču sa slovenským vedcom podarilo vybudovať prvý krok k systému, ktorý môže v budúcnosti uľahčiť monitorovanie medveďa hnedého – druhu, ktorý je súčasťou slovenskej prírody aj kultúrneho dedičstva.