WWF-อินโดนีเซีย ใช้เทคโนโลยีเร่งช่วยลิงอุรังอุตังใกล้สูญพันธุ์
ลิงอุลังอุตังเป็นหนึ่งในสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมที่ฉลาดที่สุดในโลก มีความสามารถในการประกอบหรือสร้าง ใช้เครื่องมือ และอาศัยอยู่เป็นกลุ่มที่มีวัฒนธรรมแตกต่าง โดยกิจกรรมของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการรุกล้ำอาณาเขตเพื่อล่าสัตว์ การทำลายถิ่นที่อยู่อาศัย และการค้าสัตว์ที่ผิดกฎหมาย ทำให้ประชากรอุรังอุตังลดลงอย่างมาก ทั้งนี้ประชากรอุรังอุตังจะประกอบไปด้วยตระกูลลิงสายพันธุ์ใหญ่ 3 สายพันธุ์ที่มีถิ่นกำเนิดในประเทศอินโดนีเซียและมาเลเซีย
จากข้อมูลของ WWF ประชากรลิงอุรังอุตังพันธุ์บอร์เนียว มีจำนวนลดลงมากกว่าร้อยละ 55 ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา ซึ่งอุรังอุตังส่วนใหญ่รักสันโดษและใช้เวลาส่วนใหญ่อยู่บนต้นไม้ จึงทำให้นักอนุรักษ์ยากที่จะดำเนินการในการนับประชากรลิงที่เหลือได้แม่นยำ
ตั้งแต่ปี 2005 เป็นต้นมา องค์การกองทุนสัตว์ป่าโลกสากล-ประเทศอินโดนีเซีย (WWF-อินโดนีเซีย) ได้ทำการประเมินสุขภาพประชากรอุรังอุตังและอนุรักษ์ถิ่นที่อยู่อาศัยในพื้นที่ขนาด 5,687 ตารางกิโลเมตร ใน Sebangau National Park ในจังหวัดกาลีมันตันกลาง ประเทศอินโดนีเซีย ซึ่งก่อนหน้านี้ ในการประเมินจะต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญและอาสาสมัครชุมชนท้องถิ่นเข้าไปที่สถานที่ดังกล่าวทุกวัน เพื่อหาลิงอุรังอุตัง ถ่ายรูป และดาวน์โหลดรูปภาพไว้ในคอมพิวเตอร์ของท้องถิ่นที่อยู่ในเบสแคมป์ และค่อยทำการย้ายข้อมูลกลับไปไว้ที่ในเมืองเพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญ WWF ทำการวิเคราะห์ กระบวนการที่ต้องทำเองแบบ manual นี้ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญของ WWF-อินโดนีเซียต้องใช้เวลาถึง 3 วันในการวิเคราะห์รูปภาพครั้งละหลายพันรูป ซึ่งระหว่างกระบวนการอาจจะเกิดความผิดพลาดได้เนื่องจากข้อมูลมีจำนวนมาก
ล่าสุด จึงได้เลือกใช้บริการคลาวด์ของอะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (AWS) บริษัทในเครือ Amazon.com โดยบริการแมชชีน เลิร์นนิ่งของ AWS จะช่วยให้รู้ถึงขนาดและสุขภาพของประชากรอุลังอุตังในถิ่นที่อยู่ตามธรรมชาติในอินโดนีเซียที่ใกล้จะสูญพันธ์ โดยจะช่วยให้สามารถจัดทำสำรวจอาณาเขตได้มากขึ้นโดยใช้ทรัพยากรน้อยลง ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ และเพิ่มช่องทางในการระดมทุนในการอนุรักษ์เพื่อปกป้องความหลากหลายทางชีวภาพของประเทศอินโดนีเซีย
การใช้ AWS ทำให้ปัจจุบัน WWF-อินโดนีเซีย สามารถรวบรวมรูปภาพจากโทรศัพท์มือถือและกล้องจับภาพเคลื่อนไหวที่เบสแคมป์ได้แบบอัตโนมัติพร้อมกับอัพโหลดภาพเหล่านี้ไปที่ Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) จากนั้นข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำมาวิเคราะห์ ซึ่งการใช้เทคโนโลยี รวมถึง Amazon SageMaker บริการจัดการแมชชีน เลิร์นนิ่งอย่างเต็มรูปแบบ จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึกฝนและใช้โมเดลแมชชีน เลิร์นนิ่งได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุมในวงกว้าง ทำให้ WWF อินโดนีเซีย สามารถลดเวลาในการวิเคราะห์จาก 3 วันเหลือเพียงไม่ถึง 10 นาที นอกจากนี้บริการดังกล่าวยังช่วยเพิ่มความแม่นยำและให้ความจำเพาะของข้อมูลซึ่งรวมถึงเรื่องการวัดในแง่มุมต่างๆ ทั้งสัดส่วนของเพศ และอายุ การประเมินความสามารถในการเจริญเติบโตของประชากร รวมถึงสามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่ามีตัวไหนท้องอยู่ ตัวไหนป่วย หรือกำลังบาดเจ็บและต้องการการรักษาโดยด่วน การนำแมชชีน เลิร์นนิ่งมาใช้ ช่วยให้ WWF-อินโดนีเซีย ลดการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญด้านการอนุรักษ์ซึ่งมีอยู่อย่างจำกัด อีกทั้งช่วยเพิ่มความแม่นยำและความครอบคลุมของข้อมูลประชากรอุรังอุตังได้มากยิ่งขึ้น
ในอนาคต WWF-อินโดนีเซีย วางแผนที่จะลองหาทางใช้บริการแมชชีน เลิร์นนิ่งเพิ่มเติม เช่น Amazon Rekognition ซึ่งเป็นบริการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ เพื่อปรับปรุงเรื่องความเร็วและความแม่นยำในการระบุประชากรและการสร้างผลลัพธ์ในการติดตามต่อเนื่อง
“ในฐานะขององค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไร เรามองหาวิธีการที่จะช่วยให้ทำงานได้ฉลาดและทันสมัยขึ้นอยู่เสมอ พร้อมกับใช้เงินทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้เกิดความก้าวหน้าในการดำเนินภารกิจหลักเรื่องการอนุรักษ์ การใช้เทคโนโลยีด้วยความระมัดระวัง นวัตกรรมนี้จะช่วยให้นักชีววิทยาและนักอนุรักษ์สามารถ ติดตามพฤติกรรมสัตว์ป่าอย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่าย”
“ความร่วมมือระหว่าง WWF อินโดนีเซีย และ AWS บนนวัตกรรมโซลูชันทางเทคโนโลยีใหม่สามารถนำไปสู่โอกาสในการยกระดับแนวทางปฏิบัติในการอนุรักษ์ความหลากหลายทางชีวภาพในอินโดนีเซียไปอีกระดับ” อาเรีย นากาซาสตรา ผู้อำนวยการฝ่ายการเงินและการจัดการของ WWF-อินโดนีเซีย กล่าว
“การนำเทคโนโลยีคลาวด์มาช่วยสร้างศักยภาพให้กับองค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไร เพื่อสร้างโลกที่ดีขึ้นนับเป็นสิ่งสำคัญอันดับต้นของ AWS ในส่วนของภาครัฐ เราให้คำมั่นสัญญาว่าจะช่วยคิดค้นนวัตกรรมต่อยอดบน AWS ต่อไปอีกเพื่อช่วยปกป้องสายพันธุ์อื่นๆ ทั่วโลก ที่ใกล้จะสูญพันธุ์” ปีเตอร์ มัวร์ กรรมการผู้จัดการประจำภาคพื้นเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น Worldwide Public Sector อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส กล่าว
