Badak IoT

Organisasi pelestarian satwa liar sedang mencoba menggunakan teknologi baru untuk melacak area yang luas dengan sejumlah kecil orang. Upaya ini menjadi sangat fokus dan putus asa di Afrika. Di sini, perdagangan hewan mengancam untuk menghancurkan populasi badak, gajah, kadal dan singa. IoT membantu Anda mendapatkan data untuk mencegat pemburu gelap sebelum mereka mencapai korban mereka.

Menggunakan sensor untuk melacak binatang tidak lagi unik. Misalnya, Vodafone melacak anjing laut di Skotlandia dan duyung yang terancam punah di Filipina. Tetapi di Afrika, perlindungan hewan memiliki kekhususan yang sedikit berbeda: untuk ini, situasi orang dipantau di sini.

Menurut Sensus Gajah Besar , populasi gajah di Afrika menurun 30% antara 2007 dan 2014. Ini adalah 144.000 hewan. Sekarang jumlah gajah berkurang 8% per tahun. Alasan utamanya adalah perburuan pemburu gading.

Posisi badak bahkan lebih suram. Badak hitam tidak lagi dalam bahaya kepunahan (pada 1995, ada 2.500 individu, sekarang 5.000). Tetapi badak hitam barat dinyatakan punah pada tahun 2011. Badak putih jantan utara terakhir mati pada bulan Maret tahun ini. Secara total, lebih dari tiga badak per hari mati di Afrika Selatan. Jika tren berlanjut, mereka akan mati di wilayah ini pada tahun 2025.

Mata, telinga, dan awan

Selama beberapa tahun, proyek Air Shepherd dari Lindbergh Foundation telah menggunakan pesawat tanpa awak untuk melindungi badak di Afrika Selatan. Dengan crowdfunding, program ini diperluas untuk melindungi gajah di Malawi dan Zimbabwe.

Gambar dari drone diproses untuk melacak perubahan dalam model medan. Zoodefenders menganalisis pergerakan hewan, kedekatan pemburu dengan mereka, dan memperingatkan penjaga di muka tentang ancaman itu. Tetapi proyek ini membutuhkan partisipasi pilot terlatih dan sejumlah besar drone.

Karena itu, di Cagar Alam Afrika Selatan, Welgevonden Game Reserve mencoba pendekatan yang berbeda. Di sini, dengan bantuan sensor, mereka memantau perilaku hewan ternak: zebra, impalas, dan rusa. Proyek ini dilaksanakan oleh University of Wageningen (Belanda) dan IBM. Gerakan hewan dilacak menggunakan kerah. Data ditransfer melalui jaringan 3G ke sistem cloud IBM Watson. Analis dari platform IoT dilatih untuk mengidentifikasi perbedaan dalam perilaku kawanan hewan selama interaksi mereka dengan predator alami, turis atau pemburu liar.

Solusi IBM Watson sejauh ini efektif, tetapi sangat bergantung pada koneksi ke cloud. Dan untuk sebagian besar wilayah Afrika, koneksi internet tidak dijamin.


Konsekuensi dari pertemuan dengan pemburu liar

Kami pergi di sisi lain

Sebuah pendekatan alternatif menawarkan Konservasi Connected . Program ini diluncurkan pada 2015 menggunakan Dimension Data dan Cisco. Di wilayah cagar badak pribadi di Afrika Selatan, situasinya tidak dipantau untuk hewan, tetapi untuk manusia. Pendekatan ini telah berhasil, dan akan diperluas ke kawasan konservasi lain di benua itu.

Program Konservasi Terkoneksi menggunakan kamera tetap, sensor, dan jaringan radio untuk melacak setiap orang di cadangan. Berdasarkan pola aktivitas yang terdeteksi, peringatan dihasilkan dan penjaga dikirim untuk mencegat pemburu gelap. Komponen cloud hadir, tetapi perannya terbatas: server lokal terhubung ke Microsoft Azure untuk membuat cadangan data penting.

"Ketika proyek dimulai, sangat sedikit komunikasi di kawasan ini," kata Wolf Stinnes, arsitek solusi di Dimension Data. "Semua komunikasi melewati seseorang di tempat yang memantau laptop dan radio."

Salah satu komponen pertama yang dipasang pada Desember 2015 adalah jaringan berbasis radio - jaringan area cadangan (RAN). Jaringan dengan bandwidth 50 Mbps menggunakan menara stasioner di sekeliling cadangan, mentransmisikan data dari kamera, peringatan dari sensor dan pesan suara. Topologi jaringan memperhitungkan sejumlah masalah potensial, yang paling serius adalah hujan lebat, badai petir, dan panas konstan. Sistem seluler konvensional tidak dapat digunakan karena GSM tidak dapat diandalkan dalam kondisi seperti itu.

Selain jaringan radio utama, jaringan area lokal berkabel dipasang di keempat gerbang mobil cadangan. Kamera video, pemindai biometrik dan sistem pemantauan jaringan jarak jauh, router dan infrastruktur server untuk layanan terkelola juga dipasang di gerbang. Infrastruktur TI setempat memungkinkan tim Konservasi Terhubung untuk dengan cepat menggunakan peralatan uji dan perangkat lunak, yang akan diimplementasikan di lokasi program berikut. Akhirnya, jaringan Wi-Fi dikerahkan di seluruh cadangan untuk menyediakan akses seluler ke data sensor. Berkat penggunaan LoRaWAN, sensor dapat beroperasi pada baterai selama bertahun-tahun dan bertukar data dalam jarak 15 km.



Dua fase implementasi sistem

Sistem tambahan lainnya termasuk ruang termal yang dipasang perimeter dan sensor akustik serat optik. Setiap kendaraan yang memasuki cadangan dilengkapi dengan sensor pelacak. Setiap orang yang memasuki cadangan melalui gerbang dilacak. Sistem biometrik memindai sidik jari staf, penjaga, kontraktor, dan pemasok. Pengunjung memindai paspor. Kamera merekam jumlah setiap kendaraan, dan informasi ini diperiksa dalam database nasional melalui koneksi VPN - sistem menerima informasi tentang pemilik kendaraan dan riwayat kunjungan. Semua gerbang terhubung ke pusat kontrol menggunakan 24 layar video. Kelola staf cadangan yang terlatih dengan sistem.

Data dari kamera dan sensor dikirimkan ke sistem analitik. Mereka menghasilkan peringatan tentang aktivitas abnormal atau kemungkinan pelanggaran perimeter. Untuk mendapatkan gambar dengan cepat, pesawat tak berawak dikirim ke tempat itu, dan tim penjaga jaga bersenjata dikirim dengan helikopter untuk mencegat pemburu gelap.

Sistem itu sangat efektif. Sejak 2015, jumlah badak yang diekspor dari cadangan telah berkurang 96%, dan pada 2017 tidak ada kasus sama sekali. Sistem peringatan mengurangi rata-rata waktu respons ranger dari 30 menit menjadi 7. Jumlah intrusi ke dalam cadangan berkurang 68%.

Versi 2.0

Karena proyek percontohan ini berhasil, Konservasi Terkoneksi akan diimplementasikan di taman dan cagar di Mozambik, Zambia dan Kenya. Masing-masing tempat ini memiliki karakteristiknya sendiri, sehingga teknologi perlu disesuaikan dengan lingkungan dan ancaman tertentu. Gajah sebagian besar hidup di Zambia dan Mozambik - dan di sini ternak dihancurkan lebih cepat daripada tempat lain di Afrika.

Tempat berikutnya untuk memperkenalkan sistem akan menjadi taman di Zambia. Populasi gajah di sini relatif stabil. Memotret pada tahun 2016 mencatat 4,2% gajah mati dalam kaitannya dengan seluruh populasi (21.758 hewan). Tetapi keadaan sangat buruk di Taman Nasional Sioma Ngwezi di perbatasan barat daya Zambia. Di sana, proporsi hewan mati adalah 85%.

Taman tempat sistem akan diterapkan berbeda dari yang pertama. Ada sebuah danau besar tempat penduduk setempat memancing. Tapi pemburu juga menggunakan kolam untuk melacak gajah. Mengingat lanskap, pagar perimeter fisik tidak mungkin.

Karena itu, alih-alih perbatasan yang sebenarnya, akan ada garis pagar virtual. Ini akan dibuat oleh jaringan ruang panas stasioner pada tiang-tiang radio. Juga akan ada kamera di pintu masuk dan keluar. Sistem analitik akan menghasilkan peringatan tentang pergerakan kapal melalui pagar virtual dan setiap gerakan malam di taman.



Para penulis proyek bekerja dengan pihak berwenang Zambia dan komunitas nelayan untuk menciptakan sistem akses digital terpusat bagi para nelayan. Ini akan memungkinkan untuk mengidentifikasi mereka yang, dengan kedok nelayan, berada di taman untuk berburu.

Para penulis proyek ini memimpikan distribusi maksimumnya di seluruh dunia - di mana pun pemburu liar beroperasi. Tetapi ini membutuhkan dukungan dari pemerintah dan organisasi swasta.