Hányszor jut eszünkbe közelebbről megfigyelni az akváriumban úszkáló lakók arcát? És vajon hányat ismernénk fel közülük egyenként, ha véletlenül arra lenne szükség? A technológia most megoldja helyettünk ezt a problémát.
Az arcfelismerés a biometrikus azonosító rendszerek egyik legnépszerűbb formája, mivel, ellentétben például az ujjlenyomat alapú azonosítással, nem igényel közvetlen kontaktust. Éppen ezért lehet olyan könnyen alkalmazni az élet minden területén, bár egyelőre a hatékonyságának megvannak a határai, gyakran hagy teret például diszkriminatív szelektálásnak. Úgy tűnik, annak ellenére, hogy az arcfelismerő rendszerek története viszonylag régre nyúlik vissza, a kezdeti problémákat még mindig nem sikerült teljes mértékben orvosolni.

“A felismerési problémát bonyolulttá teszi a nagy variabilitása a fej forgásának, a megvilágítás intenzitásának és beesési szögének, az arc kifejezésének, öregedésének.”

- mondta Woodrow W. Bledsoe matematikus, a Panoramic Research munkatársa, aki kollégáival együtt először tanította a számítógépet arra, hogy a betáplált fényképek alapján felismerje az egyes személyek arcát. A rendszer az eltelt időben ugyan sokat finomult, de eredményessége még mindig kétséges. Ennek ellenére egyre több területen alkalmazzák és nem csak az emberi arcok azonosítására, hanem a különböző állatokkal kapcsolatos munkák során is, legyen az a vadállomány megőrzése, a szarvasmarhák egészségének monitorozása, vagy a delfinek nyomonkövetése. És meglepően sok projekt foglalkozik a halak arcát felismerő rendszerek kifejlesztésével is.

Fishface

A Fishface az ausztrál The Nature Conservancy egyesület projektje, melyet 2016-ban indítottak. A Google Impact Challenge: Australia pályázat keretében nyert 750 000 dollárból finanszírozták a program kezdeti lépéseit, melynek célja az óceánok halállományának és a tengerparti városokban halászatból élő közösségek védelme, és ezzel egyidejűleg a fenntartható élelmiszerforrás biztosítása emberek millióinak. A Fishface technológiája a gépi tanulási folyamatokra épít, melynek segítségével egyedileg azonosítani tudja a különböző halfajokat, számon tartva a pontos egyedszámukat, a kifogott példányokat és ezek alapján információkat szolgáltat a megfelelő menedzselési döntésekhez.

A fő cél a túlhalászás minél előbbi csökkentése, hiszen ez a probléma egyre nagyobb veszélybe sodorja a halászati ipart.

“A világ lassan kifogy a halakból. A globális halászat a nyolcvanas években ért el a csúcsra, a kifogott halak mennyisége azóta csökken. A halászatok 90%-ban nincs megfelelő irányítás. Az ok? A hiányos információk. Egész egyszerűen nem tudjuk, hogy milyen halfajokat fognak ki, merre és mekkora mennyiségben, ahhoz, hogy fenntarthatóan kezeljük a helyzetet.” Az eszköz az adatok betáplálásával működik, ugyanúgy, ahogy az emberekre fejlesztett rendszerek is, méghozzá igen hatékonyan: az esetek 90-95 %-ában felismeri az adott egyedet, ha nem is személy szerint, de a faj alapján. A fotókat feldolgozás közben (előtt) készítik, a kifogott halak képei bekerülnek az adatbázisba, az algoritmus pedig, már száz kép után megtanulja megkülönböztetni egymástól a fajokat. “Fogalmunk sincs, hogy a komputer ezt hogy csinálja, de megcsinálja.”- mondta Dr. Chris Gillies, a Nature Conservancy munkatársa.

IFarm

A Cermaq cég Norvégiában fogja nemsokára bevezetni a hal- arcfelismerő programját, mely, a Fishface-szel ellentétben már az egyedek felismerésére specializálódik. A haltenyésztő telepek visszatérő nagy problémája a halakon megjelenő élősködők és tetvek elszaporodása, amely ugyan a populációnak csak kis részét érinti, de, mivel az állományt egy egészként kezelik, az összes hal megkapja a fertőtlenítő terápiát. A tetű-ellenes intézkedések közé tartozik a hagyományos féregirtó szerek használata, a víz hőmérsékletének növelése, a tetű-evő kis halak bevetése vagy a lézeres eltávolítás, de az egészséges halak számára ezek mindegyike felesleges stresszt okoz.

A rendszert először egy lacazfarmon fogják kipróbálni, mivel az egyébként jövedelmező lazaciparban az élősködők megjelenése évi egymilliárdos bevételkiesést okoz.

Az iFarm a BioSort vizuális felismerő rendszerével működik: mikor a lazac (átlagban négy naponta) elindul a felszínre levegőt venni, egy piramis alakú eszköz betereli a kamera elé, amely az előzetesen elkészített fotó alapján azonosítja a sajátos ismertetőjegyeire alapozva, mint például a fején lévő foltok, vagy a test alakja. Ezzel a módszerrel minden egyes hal állapota egyedileg követhető és a betegségeik egyenként kezelhetőek.

Tidal

A titokzatos Google X-ről, vagyis most már X Developmentről, melyet 2010-ben alapított a Google, sok mindent el lehet képzelni, de az, hogy arcfelismerő, pontosabban nyomkövető rendszert tervez halaknak, talán egy kicsit meglepő húzás. A cég “radikális új technológiákat alkot, melyek segítenek megoldani a világ legnehezebb problémáit”, az egyik ilyen nehéz probléma pedig, úgy tűnik, a haltenyésztő farmok élővilágának megőrzése.

A Tidal nevű program lényege, hogy a halakat a saját természetes közegükben figyelje meg, olyan helyzetben, mikor az emberek nem látják őket.

Ez pontosabb képet adhat a viselkedésükről, étkezési szokásaikról, a környezetükről, fontos adatokhoz juttatva a gazdákat, akik így a jövőben el tudják kerülni a túletetés vagy a nem megfelelő hőmérséklet beállításának problémáját. A cég az elmúlt évek során több haltenyésztő telep üzemeltetőjével is konzultált és az általuk adott tanácsok alapján fejlesztette ki a technológiáját. A gond, mint ahogy a Fishface gyártói is kiemelték, az információhiány: a halakat egyesével kell megfigyelni, kiemeli a vízből, vizsgálatoknak alávetni, ahhoz, hogy adatokhoz jussanak az egészségüket illetően, majd a szakemberek erre a behatárolt tudásra támaszkodva hozzák meg a teljes állományra vonatkozó döntéseket. A kamerákat megfelelően robosztusra kell építeni, hogy ellenálljanak a víz és só erodáló hatásának, később azonban, a kezdeti tesztek és további fejlesztések után a rendszer még fontosabb célokat fog szolgálni: az egész bolygó védelmét. “A Föld különleges bolygó, mert ez egy kék bolygó. Keményebben kell dolgoznunk, hogy megvédjük, és ez motiválja a Tidal csapatát[...] azt tervezzük, hogy amit tanultunk (a haltenyésztő farmokon) más területeken és problémák megoldásában is alkalmazzuk, hogy meg tudjuk óvni és őrizni ezt az értékes erőforrást.”

(Fotó: Needpix)