Becsléseink vannak csak róla, de ezek szerint csak az USA területén évente 138 ezer madár pusztul el a naperőműveknél. Ám hogy ez miért történik, annak okát nem teljesen értjük. Éppen ezért az Egyesült Államok Energetikai Minisztériuma 1,3 millió dollárt adott az Argonne Nemzeti Laboratóriumnak egy madárfigyelő rendszer kiépítésére. Méghozzá egy olyan rendszer kiépítésére, amely mesterséges intelligencia segítségével figyeli a szárnyas jószágokat. Jelenleg ugyanis az USA területén csak egy-két helyen szabályozzák, hogy a naperőművek területén meg kell számolni a madarak tetemeit. A legtöbb erőműnél épp ezért nem is folytatják ezt az idő- és munkaerőigényes gyakorlatot. Ahol pedig figyelik is, ott is egyszerűen csak megszámolják az elhullott állatokat havonta egyszer, ami nem segít megérteni a jelenséget. Ez utóbbihoz ugyanis folyamatos, valósidejű megfigyelésre lenne szükség.
A kutatók a most tervezett rendszertől épp azért azt remélik, hogy segít az ornitológusoknak választ találni erre a nyugtalanító kérdésre, ami nem csak a madaraknak rossz, de a panelekben is szoktak kisebb károk keletkezni.
A projektet vezető Yuki Hamada szerint mindenesetre az a fontos, hogy csökkentsék a napenergia környezeti hatásának minden formáját. A madarakkal kapcsolatos jelenség ugyanis nyugtalanító, és ezt a problémát a megújuló energetikai iparnak meg kell értenie, és ki kell küszöbölnie. A naperőmű környezetbarát energiaforrás, így valóban aggasztó, hogy mégis jár ilyesféle környezeti terheléssel, azonban kérdés, hogy kik fogják figyelni a madarakat az erőműveknél, melyek jellemzően a semmi közepén helyezkednek el. A válasz pedig, hogy nem kik, hanem mi. Mármint az MI, tehát a mesterséges intelligencia – ez ugyanis épp olyan feladat, amit ezeknek az algoritmusoknak találtak ki.
A madárfigyelő MI azonban technikai szempontból több kihívást is jelent. Először is nem könnyű megtanítani az algoritmusnak, hogy egy komplex környezetben felismerje a madarat, mivel ezek az állatok rengeteg színben, méretben és formában szoktak előfordulni, vagyis az algoritmusnak azt kell „megértenie”, hogy mitől madár a madár. Adam Szymanski vezeti a szoftver fejlesztését, amely egyébként az ő projektjéből nőtt ki. Szymanski eredeti programja automatikusan érzékelte volna a kisebb drónokat az égen. Ugyanakkor a drónok azért könyebben felismerhetőek, mint a madarak. A rendszernek ráadásul nem egy képen kell egy objektumot felismernie, hanem kicsi, gyorsan mozgó állatot kell folyamatosan beazonosítania. Például a repülő madár lehet, hogy csak egy pötty lesz az égen, de ha kitárja a szárnyát, máris máshogy fog festeni. Azonban a szoftvernek végig követnie kell, ahogy az állat a kamera előtt mozog.
Emellett a hardveres oldal sem marad kihívások nélkül. A naperőművek ugyanis a semmi közepén szoktak elhelyezkedni, és a közelben nincsenek adatközpontok, szűk a sávszélesség, sőt – ami talán meglepő lehet – elektromossághoz sem könnyű jutni. Ez utóbbi gond oka egyszerűen az, hogy bár a naperőmű elektromos energiát generál, de a panelekre nem szoktak konnektorokat szerelni. Vagyis a hardvernek rendkívül energia-hatékonynak kell lennie, hiszen vagy akkumulátor vagy a saját napeleme fogja működtetni, miközben elég erősnek kell lennie ahhoz, hogy irgalmatlan adatmennyiséget dolgozzon fel. A cél érdekében az Argonne egy kereskedelmi forgalomban kapható hardvert fog használni, amit a Boulder AI fejlesztett a járműves és gyalogos közlekedés megfigyelésére. Ez az eszköz ugyanis tud mindent, amire a fent leírt okok miatt szükség lehet. Jelenleg egyébként a szoftver betanítása folyik több ezer kép segítségével, melyek a különböző maperőművek területeiről származnak. Első lépésként az MI fel fogja ismerni az állatokat, de azután ennél finomabb megfigyelésre is képes lesz, és el fogja tudni különíteni az állatok viselkedési formáit is: például hogy egy madár csak csipeget vagy nekiütközik egy panelnak. Mindez pedig segíteni fog a tudósoknak, hogy rájöjjenek a madarak pusztulásának a pontos okaira, és így meg is előzhessék azt.
(Címlapkép/nyitókép: Flickr/Brookhaven National Lab)