Visi Komputer untuk Manajemen Kebun Binatang: Belajar dari Pola Kehidupan Hewan untuk Meningkatkan Kesejahteraan

Perangkat Keras: NVIDIA Jetson Orin Nano

Aplikasi: Analisis Perilaku Hewan & Pelacakan Pola Kebiasaan

Industri: Manajemen Kebun Binatang

Lokasi Penerapan: AS, Australia

Sebagai sumber data yang mendukung konservasi satwa liar, pendidikan, dan penelitian, kebun binatang memainkan peran penting dalam pelestarian ekosistem bumi yang beragam. Untuk melindungi hewan secara menyeluruh, pemahaman mendalam tentang rutinitas harian, perilaku, dan pemanfaatan habitat mereka sangat penting.

Secara tradisional, tugas memantau hewan di dalam kandang kebun binatang bergantung pada observasi manual—proses yang seringkali menghadapi tantangan seperti batasan waktu, intensitas kerja, dan potensi kesalahan manusia. Diperlukan metode yang lebih tepat dan efisien untuk terus memantau status mereka, apalagi perlindungan kesehatan hewan juga merupakan salah satu topik penting dalam SDGs.

Tantangan

Pertama-tama, pengumpulan dan pemrosesan sejumlah besar data yang dihasilkan oleh berbagai kandang hewan harus disederhanakan untuk memastikan efisiensi. Selain itu, pengembangan algoritme yang kuat untuk membedakan perilaku normal dari abnormal sangat penting. Sama pentingnya adalah integrasi pemberitahuan dan peringatan waktu nyata untuk memungkinkan respons segera terhadap penyimpangan, menjamin kesejahteraan hewan. Penting untuk tidak hanya melacak perilaku individu hewan tetapi juga mengidentifikasi tren dan pola yang lebih luas untuk membuat keputusan yang diinformasikan dan berbasis data.

Solusi

Solusi yang diusulkan memanfaatkan model AI visi komputer mutakhir, yang diterapkan pada NVIDIA Jetson Orin Nano yang kuat, untuk mengoptimalkan manajemen kebun binatang. Dengan menggunakan teknik deteksi objek, klasifikasi gambar, dan ekstraksi fitur, sistem ini dengan mahir mengidentifikasi dan melacak hewan di dalam kandangnya, sehingga menghilangkan potensi bias pengamat dan memungkinkan penangkapan data perilaku yang akurat dan terperinci.

Selain itu, integrasi RNN, khususnya varian LSTM, memberdayakan sistem untuk menganalisis data berurutan, membuka kemampuan untuk mengenali perilaku abnormal dengan mendeteksi penyimpangan dari pola yang telah dipelajari. Pemantauan terus-menerus ini memberikan pemahaman yang komprehensif tentang perilaku hewan siang dan malam, memfasilitasi intervensi cepat saat terjadi anomali. Selain memastikan kesejahteraan hewan, data waktu nyata ini juga berfungsi sebagai sumber daya berharga untuk menyesuaikan kegiatan penyegaran dengan preferensi dan perilaku hewan individu, yang pada akhirnya berkontribusi pada desain habitat yang optimal yang mendukung kesejahteraan dan perilaku alami penghuni kebun binatang.