通过冲突预测促进人与野生动物共存
人工智能
2021-09-23 v1
摘要
随着世界人口增长以及森林作为共存区域的使用扩大，与野生动物的互动和冲突正在增加，导致大规模的生命（动物和人类）和生计（经济）损失。虽然社区知识很有价值，但林业官员和保护组织可极大受益于人与野生动物冲突的预测分析，从而实施有针对性的干预措施，潜在地帮助拯救生命和生计。然而，在资源匮乏地区数据有限的背景下，预测问题是一个复杂的社会技术问题。使用稀疏的冲突训练数据集，识别在所需空间粒度上准确预测冲突的“正确”特征，是我们在本文中解决的关键挑战。具体而言，我们以印度马哈拉施特拉邦钱德拉普尔市 Bramhapuri 森林分区的野生动物冲突为例进行案例研究。大多数现有工作考虑了保护区中的人与野生动物冲突，据我们所知，这是在 unprotected 区域预测人与野生动物冲突并利用这些预测在实地部署干预措施的首次尝试。
引用
@article{arxiv.2109.10637,
title = {Facilitating human-wildlife cohabitation through conflict prediction},
author = {Susobhan Ghosh and Pradeep Varakantham and Aniket Bhatkhande and Tamanna Ahmad and Anish Andheria and Wenjun Li and Aparna Taneja and Divy Thakkar and Milind Tambe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10637},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 4 figures