tirto.id - Sulit mengenali dan membedakan jerapah A dan jerapah B dalam satu kerumunan jerapah sebab mereka tampak serupa. Para ilmuwan kemudian mengembangkan teknologi untuk mengenali identitas hewan satu dengan yang lainnya.
Metode otomatis baru melalui foto digital digunakan untuk menganalisis dan mengidentifikasi setiap hewan dengan tanda unik mereka.
Seorang ahli biologi margasatwa dari Penn State bekerja sama dengan para ilmuwan dari Microsoft Azure, menggunakan foto-foto yang dapat diubah menjadi data untuk penelitian satwa liar. Makalah mereka dipublikasikan di jurnal Ecological Informatics.
"Banyak peneliti perlu mengidentifikasi dan mengumpulkan data tentang individu hewan tertentu dalam pekerjaan mereka, misalnya untuk memperkirakan kelangsungan hidup, reproduksi, dan pergerakan," kata Derek Lee, profesor riset biologi di Penn State yang terlibat dalam penulisan penelitian.
"Alih-alih menaruh tag dan tanda yang dapat mengganggu perilaku hewan, banyak peneliti mengambil foto dari tanda unik hewan itu. Kami memiliki perangkat lunak pengenalan pola untuk membantu menganalisis foto-foto ini," lanjut Lee.
Lee menggunakan foto-foto sebagai bagian dari penelitian besar yang sedang berlangsung untuk memahami kelahiran, kematian, dan pergerakan lebih dari 3.000 Jerapah di Afrika Timur.
Dia dan timnya mengambil foto digital dari pola spot masing-masing hewan yang unik dan tidak berubah untuk mengidentifikasi mereka sepanjang hidup mereka.
Akan tetapi sebelum gambar dapat diproses oleh perangkat lunak mereka, tim terlebih dahulu harus memotong setiap foto secara manual atau menggambarkan area yang diminati.
Lee bekerja sama dengan para ilmuwan dari Microsoft yang telah menyediakan layanan pemrosesan gambar baru untuk mengotomatiskan proses penting dan ini memakan waktu.
Menggunakan algoritma komputer untuk deteksi objek, tim Microsoft merancang sebuah program untuk mengenali jerapah torsos menggunakan foto yang ada.
Sistem yang diciptakan para peneliti mengidentifikasi lokasi jerapah torsos dalam gambar dengan akurasi yang sangat tinggi, bahkan ketika jerapah terlihat hanya sebagian kecilnya saja dalam gambar atau tubuhnya sebagian sedang tertutup pohon.
"Sistem ini mencapai hasil yang nyaris sempurna dalam mengidentifikasi jerapah tanpa persyaratan perangkat keras yang mahal seperti unit pemrosesan grafis berdaya tinggi khusus. Sungguh menakjubkan bagaimana tim Azure mengotomatiskan aspek gambar itu."
"Dulu kami membutuhkan waktu seminggu untuk memproses gambar baru setelah survei, dan sekarang dilakukan dalam hitungan menit. Sistem ini menggerakkan kami lebih dekat ke identifikasi hewan yang sepenuhnya akan otomatis," kata Lee.
Sistem baru ini akan mempercepat penelitian Lee tentang populasi jerapah, yang telah menurun dengan cepat di seluruh Afrika karena hilangnya habitat dan pembunuhan ilegal karena daging mereka.
"Jerapah adalah hewan besar, dan mereka menempuh jarak yang jauh, jadi tentu saja kami menggunakan data besar untuk mempelajari di mana mereka bekerja dengan baik dan bagaimana mereka bekerja, sehingga kami dapat melindungi dan menghubungkan area-area yang penting untuk konservasi jerapah," ujar Lee.
"Kami membutuhkan alat baru untuk mencapai ini dan teknologi Azure yang adalah salah satu solusi untuk terus memungkinkan pekerjaan kami," jelas Lee seperti dikutip Penn State.
Proses ini juga akan berguna bagi para peneliti yang mempelajari binatang lain dengan pola identifikasi yang unik termasuk beberapa kucing liar, gajah, salamander, ikan, penguin, dan mamalia laut.
Sistem ini dapat dipakai untuk mengidentifikasi dan memotong foto ke wilayah yang diminati khusus untuk spesies ini.
Editor: Dipna Videlia Putsanra
