記者 吳昱賢／報導
近年來因人類過度開發、森林大火頻傳，澳洲無尾熊棲息地出現破碎化情形。無尾熊在橫跨破碎化棲息地時，相當容易發生意外，根據澳洲政府統計，每年約有300多隻無尾熊發生車禍。對此，澳洲有研究人員正在研發無尾熊的「臉部辨識」系統，藉此追蹤牠們的活動路線，希望依照數據改善現有的生物廊道，設法降低路殺的發生率。
綜合外媒報導，根據澳洲政府統計1997-2018年間的資料，平均每年有356隻無尾熊因與車輛碰撞而進入動物醫院，降低無尾熊的傷亡成為無尾熊保育的首要任務。當出現破碎化棲息地時，政府會透過建設生物廊道來連接零散的棲息地，藉此減少動物交通事故的發生，但動物的實際使用狀況卻需要長時間的人工監測。
為了解決這樣的問題，澳洲葛瑞菲斯大學（Griffith University）的研究團隊正在昆士蘭州（Queensland）嘗試以人工智慧辨識無尾熊，並且追蹤其活動，藉此作為生物廊道的改善依據。目前該計畫受到昆士蘭州政府環境與科學部（Department of Environment and Science）的支持，總共撥款9萬澳幣（約6.9萬美元）協助研究團隊進行2年試點。
計畫主持人、澳洲葛瑞菲斯大學資訊工程系副教授周俊（Jun Zhou，音譯）表示，這項研究主要是透過人工智慧來辨識無尾熊，並且預測無尾熊過馬路的行為模式，預計在2021年7月前會在紅土市議會周遭（Redland City）安裝20台監視器。他解釋：「我們藉此分析有多少無尾熊會使用設置在地下或地上的生物廊道。過去我們雖然安裝了監視器，但都要透過人工檢查來確定使用的動物和時間。而現在人工智慧快速發展，我們能夠使用人工智慧來區別不同的無尾熊個體，同時也能分辨哪幾隻無尾熊正在使用廊道。」
不過要研發出這樣的人工智慧並不容易，周俊也坦言：「這其實很有挑戰性，但我們正在和野生動物保育組織合作，讓看似不可能的事情變得可行。」研究小組目前與多個保育組織合作，包含無尾熊行動小組（Koala Action Group）、雛菊山無尾熊中心（Daisy Hill Koala Centre）、莫吉爾無尾熊康復中心（Moggill Koala Rehabilitation Centre）和庫蘭賓野生動物保護區（Currumbin Wildlife Sanctuary）。
周俊指出，研究團隊已經前往這些組織進行拍攝跟調查，根據無尾熊的外觀和動作訓練人工智慧，透過機器學習讓人工智慧得以區分不同的無尾熊個體。他解釋了實際的運作模式，他說：「每一個設備都會有一個監視器、一個運動感測器、一個無線/移動網路模組和一個太陽能電池板，並且安裝在道路交叉口附近。監視器會即時偵測並捕捉無尾熊的動態影像，並將影像傳輸到葛瑞菲斯大學的一個伺服器。伺服器內的人工智慧則會進行自動檢測和識別。」
周俊表示，研究團隊希望能妥善運用這些資料，深入瞭解無尾熊使用生物廊道的情況，並將改善建議回報給政府、地方議會和相關交通部門，減少意外事件的發生，保護數量漸少的無尾熊。
