A természetvédelmi terepmunka sokszor nagyon küzdelmes és időigényes dolog. Rejtőzködő, megközelíthetetlen vagy nehezen azonosítható állatokat nyomon követni járhatatlan területeken, gyakran hónapokon vagy éveken át, nem csekélység. Gyakran még egy egyszerűnek tűnő állományfelmérés is óriási erőfeszítést igényel, és ennek megfelelően igen drága mulatság.

Épp ezért két évvel ezelőtt az amerikai hadsereg kaliforniai légi támaszpontja közzétett egy felhívást egy olyan olcsó és egyszerű módszer kifejlesztésére, amely segít nyomon követni a katonai objektum közelében élő veszélyeztetett állatfajok állományváltozásait. Az Edwards légi támaszpont ugyanis a Mojave-sivatagban található, amely a rendkívül ritka sivatagi teknős és a Mojave ürge egyik utolsó menedéke.

A hadsereg pedig szeretné szemmel tartani őket, illetve szeretne hozzájárulni a megmentésükhöz. A Harvard biológusai és programozói a felhívásra reagálva egy olyan mobilon – egyelőre csak a Motorola Droid X2-n – futtatható applikáción dolgoznak, ami automatikusan felismeri és megszámolja bizonyos állatfajok egyedeit. Már megírták a teknős- és ürgeazonosító algoritmust, ami nem igényel erős processzort, így okostelefonon is remekül működik.

De hogyan tud a telefon különbséget tenni egy ürge, egy ürge alakú szikla vagy egy növény között? A rendszer először is beszkenneli a környezetet, majd a képben olyan objektumokra vadászik, amelyek újak a helyszínen. Ezután megvizsgálja őket, hogy azok vajon lehetnek-e a keresett fajok egyedei, amelyre beprogramozták. Ahelyett, hogy minden egyes pixelt külön-külön vizsgálna, az algoritmus az egész filmkocka tartalmát figyeli. Pixelcsoportokat, illetve -mintákat keres, amelyek olyanok, mint a keresett állat.

A mobilhatározón még dolgoznak, de a tesztek alapján a rendszer már most is 85 százalékos biztonsággal el tudja különíteni például három ürgefaj egyedeit, amelyek első ránézésre teljesen egyformák. A fejlesztők célja, hogy 2014-ben átadják a könnyen használható, olcsó állathatározót, amely minden környezetben képes azonosítani a beprogramozott állatfajok példányait. A természetvédelmi munkában persze eddig is sokféle technikai vívmányt bevetettek már. A világ számos pontján használnak például automatikus fotócsapdázást.

Ezek a csapdák azonban nem képesek felismerni az állatokat, hanem fotóznak mindent, ami elhalad előttük. A rengeteg képből azután kézzel kell kiválogatni azokat, amelyeken a követendő faj egyedei láthatók, így hozzáértő szakembereket és nagyon sok munkaórát igényel. A harvardi fejlesztéssel párhuzamosan létrehoztak egy másik állatfelismerő rendszert is, a Hotspottert, amely a csíkjaik és foltjaik alapján azonosítja a zebrákat és a zsiráfokat. Az állatok mintája ugyanis éppoly egyedi, mint az ember ujjlenyomata. Bár a mintafelismerőhöz kell némi irányítás, nem teljesen automatikus, mint a sivatagi állathatározó, de így is óriási segítség az Afrikában dolgozó biológusoknak.

A Hotspotterrel pontosan azonosíthatók a megfigyelt területen az állatok, melyik példány mit csinál és merre jár. Sőt, ha kellően sok információ gyűlik össze az adatbázisban, akkor akár azt is feltérképezhetik, hogy milyen társadalmi kapcsolatok vannak egy-egy populációban, azaz melyik állat melyiknek az anyja, apja, testvére, barátja. Tulajdonképpen létrehozhatnak egy zsiráf- vagy zebra-Facebookot. Ennek pedig a mobil-állathatározókkal egyetemben azért van nagy jelentősége, mert pontos adatokhoz juttatja a biológusokat, így ahelyett, hogy kis minták alapján általánosítva következtetnének egyes állatfajok létszámváltozásaira, valódi számok alapján készíthetnek terveket.

Minden Mojave ürge felismerhető