September 26, 2022

Artikel ini awalnya ditampilkan di Majalah Hakai, publikasi online tentang ilmu pengetahuan dan masyarakat dalam ekosistem pesisir. Baca lebih banyak cerita seperti ini di hakaimagazine.com.

Pernahkah Anda melihat segel dan berpikir, Apakah itu segel yang sama yang saya lihat kemarin? Yah, mungkin akan segera ada aplikasi untuk itu berdasarkan teknologi pengenalan wajah segel baru. Dikenal sebagai SealNet, sistem penemuan wajah segel ini dikembangkan oleh tim mahasiswa sarjana dari Colgate University di New York.

Mengambil inspirasi dari teknologi lain yang diadaptasi untuk mengenali primata dan beruang, Krista Ingram, seorang ahli biologi di Colgate University, memimpin para siswa dalam mengembangkan perangkat lunak yang menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf convolutional untuk membedakan satu wajah anjing laut dari yang lain. SealNet dirancang untuk mengidentifikasi anjing laut pelabuhan, spesies dengan kegemaran berpose di pantai dalam pengangkutan.

Tim harus melatih perangkat lunak mereka untuk mengidentifikasi wajah anjing laut. “Saya memberikannya sebuah foto, ia menemukan wajahnya, [and] klip ke ukuran standar, ”kata Ingram. Tapi kemudian dia dan murid-muridnya akan secara manual mengidentifikasi hidung, mulut, dan bagian tengah mata.

Untuk proyek tersebut, anggota tim mengambil lebih dari 2.000 gambar anjing laut di sekitar Teluk Casco, Maine, selama periode dua tahun. Mereka menguji perangkat lunak menggunakan 406 segel yang berbeda dan menemukan bahwa SealNet dapat dengan benar mengidentifikasi wajah segel 85 persen dari waktu. Sejak itu tim telah memperluas basis datanya untuk memasukkan sekitar 1.500 wajah anjing laut. Karena jumlah segel yang masuk dalam database meningkat, demikian juga akurasi identifikasi, kata Ingram.

Pengembang SealNet melatih jaringan saraf untuk membedakan segel pelabuhan menggunakan foto 406 anjing laut yang berbeda. Birenbaum dkk.

Seperti semua teknologi, bagaimanapun, SealNet tidak sempurna. Perangkat lunak ini melihat wajah segel di bagian tubuh lain, tumbuh-tumbuhan, dan bahkan batu. Dalam satu kasus, Ingram dan murid-muridnya melihat kemiripan yang luar biasa antara batu dan wajah anjing laut. “[The rock] memang terlihat seperti wajah anjing laut,” kata Ingram. “Bagian yang lebih gelap memiliki jarak yang hampir sama dengan mata … sehingga Anda dapat memahami mengapa perangkat lunak menemukan wajah.” Akibatnya, dia mengatakan selalu yang terbaik untuk memeriksa secara manual bahwa permukaan segel yang diidentifikasi oleh perangkat lunak adalah milik segel asli.

See also  Kepala pelayan robot baru Google dilatih oleh internet

Seperti anjing laut yang lelah menyeret dirinya ke pantai untuk pemotretan yang tidak disengaja, pertanyaan mengapa ini semua perlu muncul dengan sendirinya. Ingram percaya SealNet bisa menjadi alat non-invasif yang berguna bagi para peneliti.

Dari pinniped di dunia—kelompok yang mencakup anjing laut, walrus, dan singa laut—segel pelabuhan dianggap yang paling tersebar luas. Namun kesenjangan pengetahuan memang ada. Teknik lain untuk melacak segel, seperti penandaan dan pemantauan udara, memiliki keterbatasan dan bisa sangat invasif atau mahal.

Ingram menunjuk ke kesetiaan situs sebagai aspek perilaku segel yang dapat dijelaskan lebih lanjut oleh SealNet. Uji coba tim menunjukkan bahwa beberapa anjing laut pelabuhan kembali ke lokasi pengangkutan yang sama dari tahun ke tahun. Namun, anjing laut lain, seperti dua hewan yang dijuluki tim Cengkih dan Kelopak, muncul di dua tempat berbeda secara bersamaan. Meningkatkan pemahaman ilmuwan tentang bagaimana anjing laut bergerak dapat memperkuat argumen untuk melindungi area tertentu, kata Anders Galatius, ahli ekologi di Universitas Aarhus di Denmark yang tidak terlibat dalam proyek tersebut.

Galatius, yang bertanggung jawab untuk memantau populasi anjing laut Denmark, mengatakan perangkat lunak itu “menunjukkan banyak harapan.” Jika tingkat identifikasi ditingkatkan, itu dapat dipasangkan dengan metode identifikasi foto lain yang mengidentifikasi anjing laut dengan tanda khusus pada bulu mereka, katanya.

Di masa depan, setelah pengujian lebih lanjut, Ingram berharap dapat mengembangkan aplikasi berbasis SealNet. Aplikasi ini, katanya, mungkin memungkinkan ilmuwan warga untuk berkontribusi dalam penebangan wajah anjing laut. Program ini juga dapat diadaptasi untuk pinniped lain dan bahkan mungkin untuk cetacea.