AI giúp nghiên cứu động vật hoang dã bằng cách tự lọc hàng triệu ảnh từ bẫy ảnh và hàng nghìn giờ ghi âm trong rừng, chỉ ra ảnh nào có con vật, con đó có thể là loài gì, đoạn âm thanh nào có tiếng chim hay tiếng vượn. Nhờ vậy nhà khoa học dành thời gian cho việc kiểm tra và phân tích thay vì ngồi xem từng ảnh trống do gió lay cành.
AI không thay được người đi rừng, đặt máy và hiểu tập tính loài. Bài này giải thích bẫy ảnh và máy thu âm hoạt động thế nào, AI làm tốt khâu nào, sai ở đâu, và vì sao dữ liệu về loài quý hiếm phải được giữ cẩn thận. Cuối bài có gợi ý cho học sinh, giáo viên muốn làm dự án nhỏ về động vật quanh trường.
Bẫy ảnh và máy thu âm: nhìn và nghe khi không có người
Bẫy ảnh là một chiếc máy ảnh nhỏ trong hộp chống nước, buộc vào thân cây hoặc cọc, tự chụp khi cảm biến phát hiện chuyển động hay thay đổi nhiệt. Ban đêm, máy dùng đèn hồng ngoại nên không làm con vật giật mình nhiều. Một máy có thể để trong rừng nhiều tuần, chụp mọi thứ đi ngang: thú, chim chạy dưới đất, đôi khi cả người.
Các nhà nghiên cứu ưa bẫy ảnh vì nó ghi nhận được những loài nhút nhát, hoạt động ban đêm, rất hiếm khi chạm mặt người. Một ví dụ được nhắc nhiều ở Việt Nam là sao la, loài thú được giới khoa học mô tả lần đầu năm 1992 ở vùng Trường Sơn. Năm 2013, một bức ảnh từ bẫy ảnh ở khu vực thuộc tỉnh Quảng Nam cũ, nay thuộc thành phố Đà Nẵng, ghi lại sao la ngoài tự nhiên và trở thành tin được chú ý.
Máy thu âm tự động hoạt động theo nguyên lý tương tự cho tai: đặt trong rừng, ghi âm theo lịch, có khi liên tục cả ngày đêm. Tiếng chim, tiếng ếch nhái, tiếng côn trùng, tiếng vượn hót buổi sáng đều là dữ liệu. Ngành nghiên cứu này thường được gọi là âm học sinh thái. Cả hai cách đều cho ra lượng dữ liệu khổng lồ, và đó là chỗ AI vào cuộc.
AI làm gì với hàng triệu tệp ảnh và âm thanh
Lọc ảnh trống. Gió lay cỏ, nắng chiếu đổi nhiệt độ, lá rơi đều có thể làm máy chụp. Trong nhiều đợt khảo sát, phần lớn ảnh không có con vật nào. Mô hình học máy được huấn luyện để nhận ra ảnh có động vật, người hay xe, giúp bỏ bớt phần lớn ảnh trống trước khi người xem.
Gợi ý tên loài. Với ảnh có động vật, mô hình phân loại đưa ra vài khả năng kèm mức tự tin. Loài phổ biến, có nhiều ảnh huấn luyện thường được đoán tốt; loài hiếm hay ảnh mờ, chỉ thấy một phần thân thì dễ sai.
Nhận ra cá thể. Một số loài có hoa văn riêng từng con, như vằn trên lông hay đốm trên da. Phần mềm có thể so hoa văn để đoán hai ảnh có phải cùng một con không, giúp ước tính số lượng cá thể.
Dò tiếng kêu. Âm thanh được chuyển thành ảnh phổ, tức hình biểu diễn cao độ theo thời gian. Mô hình nhận ra hình dạng đặc trưng của tiếng một loài chim hay tiếng vượn trong hàng nghìn giờ ghi âm, việc mà người nghe phải mất nhiều tháng.
Đo sức khoẻ khu rừng. Ngoài từng loài, độ phong phú của âm thanh theo giờ trong ngày cũng được dùng như chỉ dấu chung về sinh cảnh. Đây là hướng nghiên cứu còn đang được bàn luận về độ tin cậy.
Một đợt khảo sát bằng bẫy ảnh diễn ra thế nào
Các nhóm nghiên cứu có quy trình chi tiết khác nhau, nhưng khung chung như dưới. Bạn sẽ thấy AI chỉ chen vào ở giữa.
- Đặt câu hỏi: muốn biết khu rừng có loài nào, loài nào hoạt động ban đêm, hay số lượng một loài có thay đổi qua các năm.
- Thiết kế điểm đặt máy: chia khu vực thành ô, chọn vị trí theo đường mòn thú, nguồn nước, độ cao; ghi lại toạ độ và điều kiện từng điểm.
- Xin phép và phối hợp: làm việc với ban quản lý khu bảo tồn, kiểm lâm, cộng đồng địa phương.
- Đặt máy, thay pin, thu thẻ nhớ theo lịch; đây là phần tốn sức nhất và cần người quen rừng.
- Cho AI lọc ảnh trống và gợi ý loài.
- Chuyên gia kiểm lại: xem mọi ảnh của loài hiếm, ảnh mô hình không chắc, và một mẫu ngẫu nhiên ảnh mô hình đã gắn nhãn để ước tính tỉ lệ sai.
- Phân tích thống kê: tính tần suất bắt gặp, thời gian hoạt động, ước tính mật độ bằng các mô hình sinh thái học phù hợp.
- Báo cáo và chia sẻ dữ liệu có kiểm soát, che vị trí chính xác của loài nhạy cảm.
Bước 6 thường bị bỏ qua khi tin tức kể chuyện "AI đếm thú". Không có bước này, một mô hình nhầm lợn rừng thành loài quý hiếm có thể tạo ra một phát hiện giả rất đáng tiếc.
Từ ảnh đến con số: không thấy chưa chắc là không có
Một điều người mới hay hiểu sai là coi số ảnh chụp được như số con vật. Một con khỉ đi qua máy năm lần trong một buổi sáng cho năm ảnh, còn một con báo đi vòng sau thân cây thì không có ảnh nào. Vì vậy các nhà sinh thái học không đếm ảnh mà dùng những mô hình thống kê riêng, tính đến việc mỗi loài có xác suất bị máy "bắt gặp" khác nhau.
Khái niệm then chốt ở đây là phát hiện không hoàn hảo: một loài có mặt ở khu rừng nhưng trong đợt khảo sát không lọt vào ống kính lần nào. Kết luận "khu này không còn loài X" chỉ đủ vững khi khảo sát đủ dài, đủ nhiều điểm, và đã ước tính được khả năng bỏ sót. Đây là phần việc của người làm thống kê sinh thái, không phải của mô hình nhận dạng ảnh.
AI giúp có nhiều dữ liệu sạch hơn để đưa vào các mô hình đó, nhưng nếu AI bỏ sót có hệ thống một loài, chẳng hạn vì loài ấy ít có trong dữ liệu huấn luyện, thì sai số sẽ dồn vào kết quả cuối. Đó là lý do người phân tích cần biết mô hình nhận dạng sai ở đâu, chứ không chỉ biết điểm chính xác trung bình của nó.
Chỗ AI làm tốt và chỗ dễ sai
Bảng dưới tổng hợp ở mức phổ thông những điểm mà người làm bảo tồn hay nhắc khi dùng AI cho dữ liệu bẫy ảnh và ghi âm.
| Tình huống | AI thường | Vì sao |
|---|---|---|
| Ảnh trống do gió, nắng | Lọc khá tốt | Bài toán đơn giản, nhiều dữ liệu huấn luyện |
| Loài phổ biến, ảnh rõ | Đoán tốt | Có nhiều ví dụ để học |
| Loài hiếm, ít ảnh | Dễ sai hoặc không nhận ra | Gần như không có ví dụ trong dữ liệu huấn luyện |
| Ảnh đêm mờ, chỉ thấy chân hay đuôi | Thiếu chắc chắn | Thông tin trong ảnh quá ít, người cũng khó đoán |
| Mô hình học ở châu lục khác | Kém hơn ở rừng Việt Nam | Nền rừng, ánh sáng, tập hợp loài khác hẳn nơi mô hình được học |
| Tiếng kêu chồng lên nhau, mưa, suối | Bỏ sót hoặc nhầm | Nhiễu nền che mất tín hiệu |
Vì thế nhiều nhóm tự huấn luyện thêm mô hình bằng ảnh và tiếng từ chính khu vực của mình, và luôn để chuyên gia xem lại những kết quả có ý nghĩa bảo tồn.
Dữ liệu về loài quý hiếm cũng là thông tin nhạy cảm
Ảnh bẫy ảnh kèm toạ độ cho biết chính xác nơi một loài quý hiếm sinh sống. Trong tay kẻ săn trộm, thông tin này nguy hiểm. Vì vậy các tổ chức bảo tồn thường làm mờ vị trí khi công bố, chỉ chia sẻ dữ liệu chi tiết với đối tác tin cậy. Nếu bạn chụp được ảnh động vật hoang dã quý khi đi rừng, đừng đăng kèm vị trí lên mạng xã hội; hãy báo cho ban quản lý khu bảo tồn hoặc kiểm lâm.
Bẫy ảnh cũng chụp được người: người dân vào rừng lấy củi, khách du lịch, nhân viên. Ảnh có mặt người là dữ liệu cá nhân, cần được xử lý theo quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân hiện hành và quy chế của đơn vị. Khi dùng công cụ AI trực tuyến để phân loại, hãy kiểm tra dữ liệu được lưu ở đâu, ai xem được, và loại bỏ ảnh có người trước khi tải lên dịch vụ bên ngoài nếu không cần thiết.
Một điều nữa: đặt bẫy ảnh trong khu bảo tồn cần được phép. Học sinh, người chơi ảnh thiên nhiên muốn thử nên làm ở vườn nhà, vườn trường, hoặc tham gia chương trình có tổ chức.
Dự án nhỏ cho học sinh: lắng nghe vườn trường
Không cần bẫy ảnh chuyên dụng, một lớp học có thể làm dự án âm học sinh thái mini. Giáo viên dùng điện thoại cũ đặt ghi âm ở một góc vườn trường lúc sáng sớm và chiều muộn trong một tuần, có người lớn quản lý thiết bị. Học sinh nghe lại, đếm số lần nghe tiếng chim, thử phân biệt vài kiểu tiếng khác nhau, rồi so sáng và chiều, ngày nắng và ngày mưa.
Ứng dụng nhận dạng tiếng chim trên điện thoại có thể gợi ý tên loài; đây là dịp tốt để dạy học sinh rằng gợi ý của máy cần kiểm lại. Cho các em ghi kết quả máy đưa ra, rồi đối chiếu với sách nhận dạng chim hoặc hỏi người có kinh nghiệm. Những lần máy đoán ra loài không thể có ở Việt Nam là bài học quý về giới hạn của mô hình.
Khi nhờ chatbot hỗ trợ, có thể hỏi: "Gợi ý cách thiết kế một khảo sát tiếng chim đơn giản ở vườn trường cho học sinh lớp 7, gồm câu hỏi nghiên cứu, cách ghi chép và các yếu tố cần giữ giống nhau giữa các lần ghi." Dự án như vậy không nên chấm điểm hay xếp hạng từng em; điều đáng ghi nhận là các em quan sát kỹ và đặt được câu hỏi. Phần đa dạng sinh học và rừng Việt Nam được bàn kỹ hơn ở danh mục Trái Đất và môi trường của trang.
Câu hỏi thường gặp
Bẫy ảnh có làm hại hay làm sợ động vật không?
Bẫy ảnh dùng đèn hồng ngoại ban đêm nên ít gây chói, và nhiều loài quen dần với chiếc hộp trên thân cây. Một số con vẫn có thể tò mò ngửi hoặc cắn máy. Các nhóm nghiên cứu chọn thiết bị và cách đặt để hạn chế tác động, đồng thời không đặt mồi nếu thiết kế khảo sát không cần.
AI có tự phát hiện được loài mới cho khoa học không?
Mô hình nhận dạng chỉ gán nhãn theo các loài đã học, nên không thể tự kết luận một loài mới. Nó có thể đánh dấu ảnh lạ, khó xếp loại để người xem kỹ. Việc mô tả loài mới cần mẫu vật, phân tích hình thái, di truyền và công bố khoa học theo quy chuẩn.
Ứng dụng nhận dạng tiếng chim trên điện thoại có đáng tin không?
Các ứng dụng này hữu ích để gợi ý, nhất là với loài phổ biến và tiếng thu rõ. Chúng có thể sai với loài ít dữ liệu ở Việt Nam hoặc khi có nhiều tiếng chồng nhau. Hãy coi kết quả là gợi ý và kiểm lại bằng sách nhận dạng hay người có kinh nghiệm.
Có nên đăng ảnh động vật hoang dã chụp được lên mạng?
Ảnh động vật phổ biến có thể chia sẻ, nhưng với loài quý hiếm, đừng kèm vị trí, thời gian hay đặc điểm nơi chụp. Kẻ săn trộm có thể dùng thông tin đó. Nếu nghi chụp được loài quý, hãy báo ban quản lý khu bảo tồn hoặc kiểm lâm địa phương.
Học sinh có thể tham gia khoa học công dân về động vật không?
Có. Nhiều nền tảng khoa học công dân cho phép đăng quan sát chim, côn trùng, thực vật kèm ảnh để cộng đồng và chuyên gia xác nhận loài. Học sinh nên tham gia cùng thầy cô hoặc phụ huynh, dùng tài khoản do người lớn quản lý và không đăng thông tin cá nhân.
Âm học sinh thái khác ghi âm thông thường ở đâu?
Âm học sinh thái ghi âm có hệ thống: cùng thiết bị, cùng lịch, nhiều điểm, nhiều ngày, để so sánh và phân tích thống kê. Ghi âm thông thường chỉ thu một khoảnh khắc. Chính tính hệ thống mới cho phép rút ra kết luận về quần thể và môi trường sống.