Kısa : MammAlps, yaban hayatını müdahalesiz incelemek için AI ve çok modlu video verilerini kullanan bir projedir. İsviçre Ulusal Parkı'nda AI modelleri, memelilerin davranışlarını tanıyıp yorumlamaya yardımcı oluyor.
İçindekiler
École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) araştırmacılarından oluşan bir ekip, CVPR 2025'te MammAlps adında, bilgisayarlı görme, davranışsal ekoloji ve yaban hayatının müdahalesiz gözlemini birleştiren bir proje sundu. İsviçre Ulusal Parkı ile ortaklaşa yürütülen bu girişim, çok modlu video verileri kullanarak Alplerdeki memelilerin davranışlarını daha iyi anlamayı hedefliyor.
Yaban hayatının davranışlarını anlamak, iklim değişikliği veya insan faaliyetlerinin ekosistemler üzerindeki etkilerini önceden tahmin etmek için kritiktir. Fotoğraf tuzakları, doğrudan gözlem veya sensörle işaretlemeden daha az müdahaleci olup, hayvanları rahatsız etmeden incelemeye olanak tanır. Bununla birlikte, bu tuzakların ürettiği görüntülerin manuel analizi zaman alıcı ve kısmi olabilir.
EPFL ekibi, doktora öğrencisi Valentin Gabeff liderliğinde ve profesörler Alexander Mathis ve Devis Tuia'nın gözetiminde, türleri tanıyabilen ve sahadaki davranışlarını yorumlayabilen AI modellerini eğitmek için çok modlu ve çok açılı video veri seti olan MammAlps ile bu zorluğa cevap veriyor.
Annotasyonlu ve çok modlu bir veri tabanı
Araştırmacılar, İsviçre Ulusal Parkı'nın üç farklı ekolojik habitatını temsil eden üç bölgesine fotoğraf tuzakları yerleştirdiler. Her bölge, aynı sahneyi maksimum mekansal bağlamla yakalamak için farklı açılarla yerleştirilmiş üç kamera ile donatıldı.
Hareketle etkinleştirilen bu kameralar, 2023 Haziran ve Ağustos ayları arasında gündüz ve gece boyunca kızıl geyik, tilki, kurt, dağ tavşanı ve karaca gibi çeşitli türleri altı hafta boyunca kaydetti. Protokolün tamamı, mevcut koruma kurallarıyla uyumluluğunu garantileyen Ulusal Park Araştırma Komisyonu tarafından onaylandı.
Toplamda, 43 saatten fazla ham görüntü kaydedildi. Tespit modelleri (MegaDetector, ByteTrack) ile işlendikten ve doğruluk ve tutarlılığı sağlamak için manuel olarak not edildikten sonra, davranışsal zenginliği nedeniyle 8,5 saatlik görüntü seçildi.
Video çekimleri, ortam ses kayıtları ve hayvanların hareketlerini ve etkileşimlerini etkileyebilecek peyzaj unsurlarını (kayalar, su kaynakları, çalılar) tanımlayan çevresel haritalarla tamamlandı. Meteorolojik koşullar da daha ince bir bağlamsal analiz sağlamak için entegre edildi.
Davranışlar, iki seviyede etiketlendi: belirli eylemler (yürümek, koklamak) ve daha genel aktiviteler (oynamak, yiyecek aramak). Bu hiyerarşik yapı, AI algoritmalarının gözlemlenen davranışları daha iyi anlamasını sağlar.
Koruma için umut vaat eden uygulamalar
Çalışmalar aktif olarak devam ediyor: ekip, 2024 yılında toplanan verileri analiz ederken 2025'te yeni saha kampanyaları yürüterek mevsimsel davranış dinamiklerini daha iyi incelemeyi hedefliyor.
Uzun vadede, MammAlps, iklim değişikliğinin etkilerini daha hızlı tanımlamaya, hastalıklarla ilgili alışılmadık davranışları veya nadir türlerin yeniden girişini tespit etmeye olanak sağlayabilir.
Uluslararası tanınma
MammAlps, bilgisayarlı görme alanındaki en prestijli etkinliklerden biri olan CVPR 2025 konferansında Highlight olarak seçildi. Teknolojik yeniliği ve ekolojik bağlılığı birleştiren bu proje için hak edilmiş bir tanınma.
MammAlps veri seti, araştırma amacıyla çevrimiçi olarak şu adreste mevcuttur: https://eceo-epfl.github.io/MammAlps/
Makale Referansları: Valentin Gabeff, Haozhe Qi, Brendan Flaherty, Gencer Sumbül, Alexander Mathis, Devis Tuia. "MammAlps: İsviçre Alpleri'nde yaban memelileri davranışlarının çoklu görüşlü izleme video veri seti". IEEE/CVF Bilgisayarlı Görme ve Desen Tanıma Konferansı (CVPR), Nashville, TN, 2025. https://arxiv.org/html/2503.18223v1