本文最初发表于 Hakai Magazine，这是一个关于沿海生态系统中的科学与社会的在线出版物。在 hakaimagazine.com 上阅读更多此类故事。
有些野生动物相对容易研究。例如，某些企鹅种群对大型捕食者非常不适应，以至于 它们几乎不怕人类，并且经常会跑到潜伏在附近的科学家身边。而纳米比亚的 棕鬣狗 则相反。这些近一米长的哺乳动物——与猫鼬的关系比与狗的关系更近——生活在小群体中，但经常独自旅行和捕猎。它们主要在夜间活动，并且倾向于避开最巧妙设置的相机陷阱。更糟糕的是，它们还会破坏相机，就像鬣狗幼崽吞食了鬣狗研究员 Marie Lemerle 放置在巢穴外的两台相机一样。“它们设法打开了金属外壳，然后啃咬相机，连 SD 卡都被毁了，”Brown Hyena Research Project 的研究员 Lemerle 说。
因此，当总部位于美国的非营利组织 WildTrack 的工作人员今年早些时候联系 Lemerle，询问她是否有兴趣合作开发一种新的自动化鬣狗识别系统时，她感到非常兴奋。
英国保育人士 Zoe Jewell 在过去的 13 年里一直帮助 WildTrack 开发一个由人工智能驱动的系统，用于从足迹照片中识别动物。这项工作受到了 Jewell 在津巴布韦与当地人一起追踪 黑犀牛 的经历的启发。到目前为止，该人工智能工具可以识别 17 种动物，包括豹子、狮子和犀牛。但 WildTrack 团队的目标是进行更精细的评估——教会他们的机器学习系统识别是哪一个 个体动物 留下了哪个足迹。
因此，在过去的五个月里，Lemerle 一直在为 WildTrack 的训练数据集建立鬣狗足迹参考库。每次她在贝克湾发现清晰的鬣狗足迹时（贝克湾是纳米比亚大西洋沿岸海角毛皮海豹的繁殖地，棕鬣狗会来这里捕猎），Lemerle 都会拿出背包里的 30 厘米尺子，放在足迹旁边的沙地上，然后用智能手机拍照。
然后，总部设在北卡罗来纳州杜克大学的 WildTrack 团队会详细分析足迹的大小和形状。他们将每个足迹分解成 120 个不同的测量值，机器学习软件可以将这些值与数据库中的其他值进行比较，寻找匹配项。Jewell 说，有时，只需区分脚趾之间的细微角度差异，就可以区分不同的鬣狗。
虽然生理上的固有差异使鬣狗的足迹各不相同，但生命留下的伤痕也同样如此。就像《饥饿游戏》中的贡品为了拿到“生命献祭”圆台的供品一样，想要在白天进入贝克湾的海豹群的棕鬣狗，必须穿越其他鬣狗和 黑背豺 的拦截，这些豺一心想偷走它们的猎物。它们会遭受可怕的伤口：撕裂的耳朵、被砍伤的脖子，有时甚至是断肢。有些鬣狗会瘸腿。Lemerle 说：“如果每只鬣狗都有不同的跛行方式，那很可能也会体现在它们的足迹上。”
Lemerle 补充说，有一天，这个人工智能驱动的工具将极大地补充更传统的学习方法。“如果我能在清晨拍下足迹的照片，就知道谁来过这里，那将是非常棒的。”她说。
Jewell 说，该工具应该能让 Lemerle 更清楚地了解每只鬣狗的行踪及其如何利用其环境，而无需直接看到它们。
南非比勒陀利亚大学的研究生 Wesley Gush 没有参与这项研究，他曾使用相机陷阱在津巴布韦南部一个广阔的野生动物保护区 Bubye Valley Conservancy 研究棕鬣狗。Gush 说：“棕鬣狗是非洲更隐秘的大型食肉动物之一，”他补充说，它们难以捉摸的本性常常掩盖了它们的真实数量。
“开发一个自动化工具将对协助野生动物研究人员和管理者具有重大潜力，”他说。“如果它能成功，那将是惊人的。”
除了帮助实地研究人员，WildTrack 团队还希望该系统能够保护野生的棕鬣狗和其他濒危物种。
纳米比亚的成年棕鬣狗不足 3000 只，南部非洲的总数不到 10000 只。该物种被列为近危，面临着与车辆相撞和被牲畜农场主报复性杀害的威胁。Jewell 说，WildTrack 的机器学习系统和 配套的智能手机应用程序 可以用来证明农场附近发现的足迹不是棕鬣狗留下的，从而减少报复性攻击的数量。
Jewell 说：“我们为 [Lemerle] 开发的模型可以在任何地方用于保护棕鬣狗。”“这就是我们的希望。”
本文最初发表于 Hakai Magazine，并经授权在此转载。
