Trí tuệ Nhân tạo Hỗ trợ Đếm Số lượng Hải cẩu Ladoga Đang Nguy cấp

Các tổ chức bảo tồn đang triển khai công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI) nhằm tăng cường độ chính xác trong việc thống kê quần thể hải cẩu Ladoga, một phân loài đặc hữu đối mặt với tình trạng dễ bị tổn thương. Sự hợp tác giữa 'Quỹ Bạn bè Hải cẩu Vòng Baltic' và các chuyên gia từ ANO 'Eco-Factor' đã phát triển một phương pháp đếm mới cho công tác bảo tồn.

Phương pháp tiên tiến này kết hợp thuật toán AI với dữ liệu thu thập từ ảnh chụp hồng ngoại trên không, được thực hiện bằng các phương tiện bay không người lái (UAV). Các nhà khoa học nhận định rằng kỹ thuật này cung cấp kết quả đáng tin cậy hơn đáng kể so với các phương pháp đếm trực quan truyền thống trên mặt băng, vốn có nguy cơ bỏ sót cá thể. Việc ứng dụng AI trong giám sát động vật hoang dã được xem là một trong những công nghệ mới nổi hàng đầu trong lĩnh vực bảo tồn toàn cầu, nhờ khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn lao động thủ công.

Hải cẩu vòng Ladoga, tên khoa học là *Pusa hispida ladogensis*, là phân loài đặc hữu chỉ sinh sống tại Hồ Ladoga và được ghi nhận trong Sách Đỏ của Liên bang Nga ở mức độ dễ bị tổn thương. Dữ liệu lịch sử cho thấy sự suy giảm đáng kể: số lượng giảm từ ước tính khoảng 20.000 cá thể vào những năm 1930 xuống còn khoảng 3.000 đến 5.000 cá thể vào đầu những năm 2000. Ước tính hiện tại cho thấy quần thể còn khoảng 7.500 cá thể, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi chính xác. Các mối đe dọa chính đối với loài này bao gồm việc mắc kẹt ngẫu nhiên vào lưới đánh cá và sự gia tăng hoạt động du lịch, cùng với sự hủy hoại môi trường sống và khu vực kiếm ăn do tác động của con người.

Việc triển khai thực tế của hệ thống đếm bằng AI này dự kiến bắt đầu vào tháng 3 năm 2026, đánh dấu bước tiến quan trọng trong quản lý sinh thái. Công nghệ này cho phép giám sát liên tục 24/7 mà không cần nghỉ ngơi, giúp phát hiện kịp thời các mối đe dọa và cho phép phản ứng ngay lập tức. Khả năng mở rộng của các hệ thống AI cho phép giám sát đồng thời các khu vực rộng lớn và nhiều loài, qua đó tăng cường đáng kể hiệu quả bảo tồn cho các loài đang bị đe dọa thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu tự động và không xâm lấn.