SEMPENA menyambut Hari Orang Utan Antarabangsa, pencapaian Malaysia dalam memastikan populasi spesies itu tidak terancam menjadi sorotan yang diraikan.
Hakikatnya, berlaku penurunan global dalam bilangan orang utan Borneo kira-kira hampir 150,000 ekor.
Sebelum ini, haiwan itu pernah dianggap bakal hilang dalam tempoh 16 tahun antara 1999 dan 2015.
Bagaimanapun, Sabah telah berjaya melindungi populasi orang utan dan memastikan bilangannya kekal stabil.
Menurut Pengurus Pemuliharaan Orang Utan untuk Program Landskap Sabah di Tabung Hidupan Liar (WWF)-Malaysia, Donna Simon, Sabah adalah rumah kepada populasi orang utan Borneo terbesar di Malaysia dengan populasi kecil ditemui di Sarawak.
Dalam kajian (WWF) pada tahun 2019 tentang populasi orang utan, pihaknya mendapati bahawa bilangan haiwan itu di Sabah dianggarkan sebanyak 11,000 ekor.
Anggaran itu sepadan dengan kadar populasi tinjauan seluruh negeri yang dijalankan 15 tahun sebelumnya.
“Ini menunjukkan bahawa populasi orang utan di Sabah adalah stabil.
“Kestabilan ini hanya dapat dicapai melalui amalan pengurusan hutan baik dan kesedaran tinggi tentang pemuliharaan orang utan.
“Jarang sekali kita mendengar orang utan diburu dan diperdagangkan di Sabah.
“Ini adalah bukti kesedaran kolektif kami tentang kepentingan melindungi orang utan di sini.
“Kesedaran kami telah menyumbang dengan ketara dalam memastikan populasi orang utan selamat,” katanya menerusi satu kenyataan akhbar baru-baru ini.
Malaysia.
Tambahnya, melindungi populasi orang utan adalah perjalanan jangka panjang yang mencabar dari segi fizikal dan memerlukan kos tinggi.
Kongsinya lagi, satu bahagian penting dalam kerja pemuliharaan orang utan adalah memantau dengan memetakan taburan dan menganggarkan populasinya.
Para saintis memetakan dan menganggarkan bilangan orang utan di sesuatu kawasan dengan mengira sarangnya.
“Memandangkan orang utan membuat sarang setiap hari, mencari sarang di kawasan hutan adalah petunjuk pasti kehadiran haiwan ini.
“Kaedah tradisional semasa yang WWF gunakan untuk mengira sarang adalah tinjauan sarang tanah dan sarang udara melalui helikopter.
“Kaedah pertama adalah masa dan intensif buruh, manakala kaedah kedua adalah intensif kos,” ujarnya.
Katanya, dron juga boleh digunakan untuk mengira sarang dan membantu mengurangkan kos serta buruh.
Bagaimanapun, kerja pasca pemprosesan untuk imej dron boleh mengambil masa lama.
Meskipun dron boleh mengambil gambar sarang, namun ia tidak mempunyai keupayaan untuk mengenal pasti sarang orang utan dan mengira dengan tepat.
Kerja itu masih perlu dilakukan secara manual oleh pakar yang mahir dalam mengenal pasti sarang.
Namun begitu, kewujudan teknologi kecerdasan buatan (AI) dilihat mampu memberi sinar dalam membantu kajian terhadap orang utan.
Menurut pelajar Sarjana Kedoktoran Sains Komputer dari Universiti Malaysia Sabah (UMS), Amanda Amran, jika teknologi AI boleh mengambil imej daripada dron dan menganalisis sarang orang utan, maka masa, buruh serta implikasi kos kerja kiraan boleh dikurangkan dengan ketara.
Hal ini dapat membantu saintis memantau populasi orang utan dengan cepat dan tepat.
“Ke arah matlamat itu, WWF-Malaysia bekerjasama dengan UMS untuk membangunkan teknologi AI yang boleh mengautomasikan pengumpulan data, menjalankan analisis dan mentafsir sarang orang utan daripada imej dron.
“Daripada imej udara, sarang orang utan mungkin kelihatan serupa dengan sarang haiwan lain seperti sarang tupai dan helang gergasi. Objek lain yang mungkin kelihatan serupa adalah pokok mati dan rumpun dahan.
“Sama seperti pakar orang utan kami, AI juga mesti mempelajari dengan teliti ciri-ciri sarang orang utan. AI perlu mempelajari dengan terperinci ciri sarang seperti struktur, bahan dan kedudukannya pada pokok,” jelasnya.
Katanya lagi, pada peringkat awal, pihaknya sedang membangunkan model pembelajaran mesin untuk mengenali ciri umum sarang, kemudian mempelajari butiran lebih rumit.
Penyelidikan Amanda menandakan langkah pertama dalam meneroka dunia AI untuk pemuliharaan orang utan.
Matlamat utama penyelidikannya adalah untuk membangunkan model pembelajaran mendalam.
Ia bukan sahaja dapat mengesan dan mengklasifikasikan sarang orang utan daripada imej udara, tetapi menganalisisnya.
