Thư viện Nguồn Tin KH&CN Tài nguyên là trí thức
Theo dữ liệu của trang eBird.org, rừng ngập mặn Cần Giờ có 159 loài chim từng được quan sát trong toàn bộ thời gian và 140 loài đã được quan sát trong năm 2014. Các loài chim tại đây không chỉ có giá trị sinh thái mà còn góp phần quan trọng trong phát triển du lịch. Hình thức du lịch ngắm chim đã trở thành một hoạt động phổ biến, thu hút nhiều du khách và mang lại nguồn thu nhập đáng kể cho địa phương.
Tuy nhiên, các loài chim này đang đối mặt với nhiều thách thức như mất môi trường sống do khai thác rừng, ô nhiễm và biến đổi khí hậu. Để bảo tồn và duy trì quần thể chim, cần có các biện pháp bảo vệ rừng ngập mặn hiệu quả, kiểm soát ô nhiễm và du lịch bền vững. Các chính sách này cần được triển khai đồng bộ để bảo đảm sự tồn tại của các loài chim và hệ sinh thái ngập mặn. Từ thực tế trên, các nhà khoa học tại Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Trường Đại học Cần Thơ đã nghiên cứu ứng dụng AI để nhận dạng các loại chim tại rừng ngập mặn Cần Giờ.
Các tác giả đã lập cơ sở dữ liệu từ 76 trên 159 loài chim được chụp ảnh và quan sát nhiều nhất tại Cần Giờ, qua trang eBird.org. Đồng thời thu thập khoảng 1.000 đến 2.000 ảnh chụp cho mỗi loài. Sau đó, họ xây dựng hệ thống nhận dạng hình ảnh loài chim để hỗ trợ khách du lịch và nhà nghiên cứu xác định các loài chim. Hệ thống này nâng cao trải nghiệm du lịch, cung cấp dữ liệu cho nghiên cứu khoa học và bảo tồn. Đồng thời, xây dựng một hướng tiếp cận giáo dục cộng đồng về đa dạng sinh học và tầm quan trọng của việc bảo vệ chim. Ngoài ra, nghiên cứu còn đề xuất các giải pháp cho du lịch bền vững, dựa trên dữ liệu và tình trạng bảo tồn của các loài chim. Đề xuất giải pháp phát triển du lịch sinh thái bền vững như hệ thống website và ứng dụng tra cứu thông tin loài chim cho du khách.
Nghiên cứu sử dụng các mô hình học sâu như Inception, ResNet, EfficientNet và MobileNet, phân tích dữ liệu hình ảnh thống kê từ eBird.org để xác định các loài chim. Kết quả cho thấy MobileNetV3 và EfficientNetB0 đạt hiệu suất cao nhất với độ chính xác lên đến 83.3% trong kiểm thử.
Theo chia sẻ của ThS. Thái Anh, một trong số các tác giả nghiên cứu, đây là những lựa chọn hàng đầu cho bài toán nhận dạng hình ảnh các loài chim tại rừng ngập mặn Cần Giờ. Nó có thể nhận dạng các loại chim theo thời gian thực, hỗ trợ du khách và nhà nghiên cứu, cung cấp dữ liệu quan trọng ngay lập tức…Việc áp dụng các mô hình học sâu không chỉ giúp cải thiện hiệu quả nhận dạng các loài chim mà còn hỗ trợ đáng kể trong công tác giám sát và bảo tồn đa dạng sinh học tại rừng ngập mặn Cần Giờ. Nghiên cứu phù hợp với thực tiễn hiện nay, khi ứng dụng công nghệ AI vào du lịch, đồng thời đáp ứng nhu cầu đề ra các giải pháp để phát triển du lịch xanh, bền vững.
Theo: vista.gov.vn
