חוקרים משתמשים בשיטות לחקר כוכבים רחוקים כדי לזהות בעלי חיים וציידים לא חוקיים
לסרג' ויץ' (Wich), אקולוג מאוניברסיטת ג'ון מורס בליברפול העוסק בשימור בעלי חיים בסכנת הכחדה, הייתה בעיה. כדי להגן על בעלי חיים צריך לדעת איפה הם נמצאים וכמה מהם יש. בשביל זה צריך לראות אותם, וזו משימה לא פשוטה כלל. רבים מבעלי החיים נמצאים באזורים שהגישה אליהם קשה או בלתי אפשרית, מסתתרים או נעים ונדים.
ויץ' התלונן על קשייו לשכנו, האסטרופיזיקאי סטיבן לונגמור (Longmore), באחת מנסיעות הרכבת המשותפות שלהם לאוניברסיטה. והשכן הציע שישתמשו בשיטות שבעזרתן אסטרופיזיקאים מזהים כוכבים וחוקרים אותם, לזיהוי בעלי חיים.
לונגמור הפגיש בין ויץ' לבין האסטרופיזיקאית קלייר ברק (Burke) שמחקרה כולל זיהוי של גלקסיות רחוקות והערכת הגיל והגודל של כוכבים על פי האור והחום שהם פולטים. רוב בעלי חיים אמנם לא פולטים אור, אך הם כן פולטים חום. על פי ברק כשמצלמים אותם בעזרת מצלמות דימות תרמי (מצלמות תת-אדום) הם "זורחים" כמו כוכבים. וכמו כוכבים, כל מין של בעל חיים זורח באופן ייחודי. מסיבה זו אפשר להשתמש בתוכנות לזיהוי כוכבים לזיהוי חיות ואנשים.
בכנס השנתי של החברה האירופית לאסטרונומיה (European Astronomical Society) הציגה ברק את המערכת שהיא ועמיתיה פיתחו על ידי שילוב של רחפנים למעקב אחר בעלי חיים, מצלמות דימות תרמי, אלגוריתם למידת מכונה וחבילת התוכנה האסטרונומית בקוד פתוח Astropy.
הבדיקה הראשונית של המערכת נעשתה ב-2015 במעקב אחר פרות ואנשים בחווה באנגליה. על פי דיווח בניו-יורק טיימס המערכת נחלה הצלחה חלקית: "היא הצליחה לזהות פרות ואנשים כל עוד הרחפנים לא טסו גבוה מדי, הפרות לא הצטופפו והדרכים או הסלעים לא התחממו מדי בשמש. בימים חמים המערכת התבלבלה בין סלעים לבין סטודנטים שהתחזו לציידים המסתתרים בשיחים".
אך המערכת למדה. למשל בניגוד לסלעים חמים, סטודנטים נסתרים ואף פרות נוטים לשנות תנוחה מדי פעם. המערכת יכולה לנצל זאת כדי להבחין ביניהם.
דימות תרמי של קרנפים בדרום אפריקה מאפשר לעקוב אחריהם גם בלילה או בצמחייה | צילום: Endangered Wildlife Trust/LJMU
קופים ודולפינים
כדי לשפר את יכולות הזיהוי של המערכת עוד יותר אימנו אותה החוקרים בפארק הספארי נואוסלי (Knowsley Safari Park) ובגן החיות צ'סטר (Chester Zoo) שבאנגליה. כך היא למדה להכיר את החתימה התרמית הייחודית של חיות בר רבות, כגון קרנפים ובבונים, וכן להתמודד עם תנאי שטח שונים וכיסוי צמחייה מגוון.
לאחר האימון הראשוני לקחו ויץ', לונגמור וברק בספטמבר 2017 את המערכת למבחן השטח הראשון שלה, בדרום אפריקה. הם החליטו לבדוק אם היא תצליח למצוא פרטים של בעל חיים הנמצא בסכנת הכחדה חמורה, ארנבון הנהרות (Bunolagus monticularis). הארנבון כה נדיר שעד היום נצפו סך הכל רק כ-1,000 ארנבונים כאלו. ההערכות הן שבעקבות הנזק הרב שעשה האדם לסביבת המחייה של הארנבונים נותרו פחות מ-1,500 פרטים בטבע.
כדי לנסות למצוא את הארנבונים הקטנים הטיסו החוקרים במהלך מבחן השטח רחפן בגובה נמוך למדי – 20 מטרים – ועל פני שטח מצומצם. למרות כל זאת המערכת זיהתה חמישה ארנבונים. כעת, בזכות הנתונים מהמבחן, החוקרים משפרים את המערכת כך שתוכל להתמודד עם תנאי מזג אוויר שונים, לחות וגורמים סביבתיים אחרים ואף ממשיכים ללמד אותה לזהות עוד ועוד בעלי חיים.
המערכת אף מסוגלת לגלות את מצבן הבריאותי של החיות שהיא מזהה. חתימת החום של חיות חולות שונה משל חיות בריאות, ואם החיה פצועה, האזור הפגוע יהיה חם יותר מאזורים אחרים בגוף החיה.
זיהוי החיות, מיקומן, מספרן ומצבן הבריאותי יאפשר למקד את מאמצי השימור ולהתאים אותם לכל אוכלוסייה. בנוסף, זיהוי ציידים לא חוקיים באמצעותה – בלילה וביום – תקל על עצירתם עוד לפני שפגעו בחיה.
ניסויי השטח הבאים המתוכננים למערכת הם מעקב אחר אורנגאוטנים ביערות מלזיה וקופי עכביש ביערות מקסיקו במאי, וחיפוש דולפיני נהרות בברזיל ביוני. החוקרים מקווים שתוך כמה שנים הניסויים יושלמו, ואז מנהלי פארקים ופעילים למען שימור בעלי חיים יוכלו להיעזר במערכת האוטומטית שלהם להגנה על חיות בכל מקום בעולם.
