Just nu, drönare flyger över djurparker i Sydafrika, utrustad med termiska infraröda kameror och smarta automatiska detektionssystem som kan identifiera potentiella tjuvjägare. Om en tjuvjägare upptäcks, drönaren kan varna närliggande rangers och blinka i lamporna för att skicka ett larm.

Men parker är stora platser och rangers sprids tunna. Vad händer om rangers inte alltid svänger in som svar på de blinkande lamporna? Kan tekniken fortfarande avskräcka tjuvjägare, som en tom polisbil i en hastighetsfälla? Om så är fallet, hur ofta kan knepet användas innan tjuvjägarna blir kloka?

Det är den centrala frågan i en ny uppsats från datavetenskapare vid Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS).

"Vårt mål var att utveckla en algoritm som kan använda detta tillvägagångssätt strategiskt, "sa Elizabeth Bondi, en doktorand vid SEAS och första författare till tidningen. "Vi ville utforma ett signalplan som kan vilseleda en tjuvjägare och göra dem osäkra på om de har upptäckts."

Nyckeln, det visar sig, erkände fallbarheten för själva drönaren.

Medan drönare är ett viktigt verktyg för att skydda vilda djur och skogar, de är inte perfekta. En tilltäppt kamera eller en felidentifierad människa kan leda till falska negativ.

Genom att ta hänsyn till dessa osäkerheter, Bondi och teamet utvecklade en algoritm som strategiskt kan signalera för att lura tjuvjägare att tro att rangers kan vara på väg när som helst.

Med denna algoritm, om en drönare ser en tjuvjägare och en ranger finns i närheten, det kommer ibland att signalera eftersom tjuvjägaren sannolikt kommer att fångas. Men, om drönaren ser en tjuvjägare och en ranger inte är i närheten, det kan signalera eller inte, beroende på beräkningar från algoritmen. Och, att ta hänsyn till enhetens osäkerhet, drönaren kan signalera även om den inte ser någonting alls.

Detta erkännande av osäkerhet gav algoritmen, kallad GUARDSS, en fördel över andra strategier. Faktiskt, forskarna fann att om en signalalgoritm ignorerade dess osäkerheter, det gick värre än att inte använda några drönare alls.

"Denna algoritm ger oss en informativ fördel gentemot tjuvjägarna, "sa Bondi." Vi vet om vi har sett dem eller inte, men tjuvjägarna gör det inte. Vi har gjort våra osäkerheter till vår fördel. "

"Att utnyttja osäkerheter och informationsfördelar för att lura har länge använts av människor i konkurrenskraftiga interaktioner, "sa Haifeng Xu, en tidigare postdoktor vid SEAS och medförfattare till tidningen. "Det är spännande att upptäcka att sådan blufftaktik också kan beräknas noggrant och implementeras som algoritmer för socialt gott, gillar att bekämpa olaglig tjuvjakt. "

"Detta verktyg kan hjälpa rangers i deras uppdrag genom att utnyttja information i realtid om tjuvjakt, "sa Milind Tambe, Gordon McKay -professor i datavetenskap vid SEAS och seniorförfattare till tidningen. "Det går med andra AI -verktyg som vi har byggt under de senaste åren för att hjälpa rangers och naturvårdsorganisationer, inklusive WWF och WCS, i deras extremt viktiga arbete med att skydda hotade vilda djur. "

Denna forskning är medförfattare av Hoon Oh, Haifeng Xu, Fei Fang och Bistra Dilkina. Det presenterades på konferensen Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI).