人工智能是野生动物保护的游戏规则改动者。在户外寻找野生动物可能是一项缓慢且危险的作业，而根据人工智能的图像辨认解决方案使研讨人员可以处理许多数据，并更好地了解数十种野生物种及其环境。
正如犯罪现场的足迹可以成为重要根据一样，野生动物的足迹对于野生动物保护主义者来说也相同有价值。
每个物种——以及该物种中的每一种动物——都有其一起的足迹。每一个足迹及其下面的基质都叙述了一个关于动物活动和环境的故事。从足迹中搜集的信息有助于保护主义者寻找野生动物的行为并监测濒危物种。这些信息也有助于保护地球上的生物多样性。
尽心竭力
动物保护主义者可以从足迹中学到许多东西，但手动处理一切信息是一项繁琐的使命。野生动物保护组织WildTrack创建了足迹辨认技术（FIT），作为一种非侵入性的方法来监测野生动物。丈量动物足迹的数字图像以创建地舆概括，然后进行分析以确定动物的物种、年龄等级、性别和个别身份。
FIT非常准确，但是很费时间。每个图像都需求现场专家的手动数据输入和注释。即便输入了一切数据，由于人力和地舆约束，分析速度也很慢。为了加快这一过程并支撑从全球公民科学家那里搜集数据，WildTrack寻求一种根据人工智能的图像分析解决方案。
动物保护主义者与加州大学伯克利分校的一组研讨人员协作，使FIT流程自动化。由此产生的东西集成了JMP数据可视化软件和SAS数据分析，利用人工智能、计算机视觉和机器学习来更快、更准确地辨认和分析动物足迹。SAS和英特尔是开发全球分析解决方案的长时间协作伙伴。WildTrack目前正在户外现场运用端到端解决方案。
为了练习算法，研讨人员在一块准备好的土地上引诱山君和其他野生动物。他们拍照了每只脚的多张图像——每头动物的四只脚相当于可以搜集数据的四倍。
国际各地的公民科学家也可以上传相片。研讨人员、寻找者和公民科学家可以下载智能手机应用程序，从国际任何地方上传图像。图像和相关数据（例如方位、日期和时间）被输入根据AI的途径，该途径可以辨认数十种物种，准确率超越90%。此外，来自senseFly的eBeeX无人机配备了支撑空中数据搜集的接口。
WildTrack数据库包括犀牛、貘和熊的足迹。扩展的数据搜集进一步加强了机器学习算法，并鼓励研讨人员进行谈论。此外，上传图像的人可以在线跟踪该动物的活动。
根据AI的解决方案使WildTrack团队可以扩展其研讨。开始的足迹辨认现在包括其他生物特征，包括毛色、毛型和叫声。WildTrack可以监测迁徙方式、交配活动、觅食和狩猎行为以及社会群体。足迹下面基质的不同表明了湿度水平、气候条件和步态改动，后者可以指示行走速度或受伤信号。
对机器学习算法的调整也将支撑其他范畴的研讨。根据人工智能的解决方案可用于计算和监测濒危动物，并防止偷猎。未来的用途可能包括根据海龟一起的壳型来寻找它们，辨认动植物的类型和健康状况，或者探测和监测动物或人类活动的踪影。
