Gezichtsherkenning bij zeeschildpadden
Een verhaal van de Sea Turtle Conservation Bonaire (STCB)
Zeeschildpadden zijn wonderbaarlijke dieren die al vele miljoenen jaren ‘onze’ zeeën bewonen. Van de zeven soorten zeeschildpadden die wereldwijd voorkomen, kunnen we er op Bonaire vijf soorten zien. Echter, wanneer je bij ons je duikbril en snorkel op zet en het water in springt, zul je met name de groene zeeschildpad en de karetschildpad zien zwemmen. Deze twee soorten, beide lijst van bedreigde diersoorten, leven het hele jaar op en rond Bonaire en zijn dus ook de schildpadden waar Sea Turtle Conservation Bonaire (STCB), een non-profit organisatie, zich met name op richt.
Elk mens is uniek, met een eigen vingerafdruk. Bij zeeschildpadden is dit net zo, alleen zijn het niet de vingerafdrukken die de individuen herkenbaar maken, maar de unieke patronen op hun kop. Elke schildpad heeft namelijk een eigen tekening op zowel de zij- als de bovenkant van de kop. Deze tekeningen, oftewel de schubben, geven ons dus de kans om schildpadden te identificeren, net zoals vingerafdrukken bij de mens.
Toch is het tot op heden voornamelijk de ‘tag’ die ons helpt om zeeschildpadden te identificeren, simpelweg omdat dit een stuk sneller en eenvoudiger is dan het vergelijken van duizenden foto’s van de kop. Elke tag, ofwel een inwendige ‘PIT-tag’ (net zoals bij honden en katten) of een uitwendige metalen tag, bevat een uniek nummer. Wanneer een zeeschildpad gevangen wordt voor onderzoek, krijgt hij of zij een tag en daarmee een uniek nummer. Als deze schildpad enkele maanden of jaren later opnieuw gevangen wordt, biedt dit nummer ons de kans om meer te leren over de gezondheid van de zeeschildpad (denk bijvoorbeeld aan de groeisnelheid van het dier) en over zijn of haar bewegingspatronen (bevindt de schildpad zich na twee jaar nog steeds in hetzelfde gebied?).
Ook STCB gebruikt al ruim twintig jaar de tag als methode voor identificatie. Echter, met de huidige ontwikkelingen op het gebied van Artificial Intelligence besloten wij enkele jaren geleden eens te kijken of AI ingezet kan worden als hulpmiddel bij het identificeren van zeeschildpadden. Hoewel er reeds software bestond die hierbij kon helpen, vergde deze software nog steeds veel input van mensen. Op elke foto dienden herkenningspunten gemarkeerd te worden, zodat de software die punten kon gebruiken voor de herkenning. Maar, zoals je je wellicht wel kunt voorstellen, is dat een aardige klus wanneer je een database hebt met foto’s van meer dan 4,000 zeeschildpadden (van variërende kwaliteit), verzameld over een periode van twintig jaar. Kortom, STCB ging op zoek naar experts op het gebied van AI die ons hier een handje bij konden helpen.
Ook STCB gebruikt al ruim twintig jaar de tag als methode voor identificatie. Echter, met de huidige ontwikkelingen op het gebied van Artificial Intelligence besloten wij enkele jaren geleden eens te kijken of AI ingezet kan worden als hulpmiddel bij het identificeren van zeeschildpadden. Hoewel er reeds software bestond die hierbij kon helpen, vergde deze software nog steeds veel input van mensen. Op elke foto dienden herkenningspunten gemarkeerd te worden, zodat de software die punten kon gebruiken voor de herkenning.
Maar, zoals je je wellicht wel kunt voorstellen, is dat een aardige klus wanneer je een database hebt met foto’s van meer dan 4,000 zeeschildpadden (van variërende kwaliteit), verzameld over een periode van twintig jaar. Kortom, STCB ging op zoek naar experts op het gebied van AI die ons hier een handje bij konden helpen.
Na wat verdiepend onderzoek en het ontwikkelen van een eerste model, klopte STCB op de deur bij het INNO-fonds van het Wereld Natuur Fonds. Het eerste model functioneerde, maar er waren onvoldoende middelen om verder te bouwen. Op deze manier kon het nog niet ingezet worden als herkenningstool. Het INNO-fonds bood de benodigde financiële middelen om een samenwerking aan te gaan met Xomnia, een bedrijf gespecialiseerd in AI en de perfecte partner voor dit project. En toen ging het snel: Xomnia ging aan de slag met het bestaande model en optimaliseerde het om de kans op succesvolle herkenning te vergroten. Bovendien werd er een applicatie gebouwd die ons in staat stelt om het model te draaien op onze laptop. Niet veel later was onze droom realiteit geworden: het model herkende zeeschildpadden, niet op basis van een tag, maar op basis van de unieke patronen van de kop. Winst voor de gehele zeeschildpadden-wereld en alle onderzoekers die met zeeschildpadden werken!
Wat betekent dit in de praktijk? Wanneer wij een dag in het veld zijn geweest, plaatsen wij de foto’s van de zeeschildpadden in de applicatie en voegen wij zo nieuwe schildpadden toe aan onze database. Wanneer wij vermoeden dat de schildpad eerder gewogen en gemeten is, maar bijvoorbeeld zijn/haar fysieke tag is kwijtgeraakt, kunnen wij bovendien controleren of de schildpad reeds in onze database voorkomt. Zo gaat belangrijke data dus niet meer verloren – we kunnen de schildpad terugvinden op basis van de unieke kenmerken van de kop.
Op dit moment willen we het model blijven trainen én onderwaterfotografie integreren. Hoe meer data, hoe beter het model. Kortom, als we het model blijven trainen, kunnen we hopelijk op een dag niet al te ver in de toekomst stoppen met het plaatsen van fysieke tags. Naast dat het taggen van dieren vrij invasief (en onnatuurlijk) is, biedt dit ook kansen voor organisaties die in verband met het ontbreken van capaciteit of vergunningen niet in staat zijn om zeeschildpadden te vangen en te taggen. Deze applicatie geeft ook hen de mogelijkheid belangrijke informatie te verzamelen over zeeschildpaddenpopulaties, zonder de schildpadden te vangen. Een win-win dus!
Wij zijn het INNO-fonds enorm dankbaar en hopen dat het taggen van zeeschildpadden snel tot het verleden zal behoren. Wil je meer leren over dit project of over STCB? Kijk dan eens op onze website bonaireturtles.org of kom langs op ons kantoor Kaya Aruba 4E, Bonaire.
