Monica Bond na Derek Lee walianza kujenga mapenzi makubwa kwa twiga mnamo mwaka 2005, wakati walipotembelea nchi ya Uganda. Tangu wakati huo, wanasema dhamira yao ilikuwa wazi: kurudi Afrika na kuongoza “tafiti kubwa zaidi duniani kuhusu twiga.”

Miaka mitano baadaye, wawili hao walishirikiana kuanzisha shirika lisilo la kiserikali la Wild Nature Institute, lenye makao yake nchini Tanzania, ambako twiga wa Masai (Giraffa tippelskirchi) ni mnyama wa taifa. Hapa, timu yao imejikita katika kutambua na kuwatambua twiga mmoja mmoja kwa kutumia muundo wa kipekee wa madoa kwenye miili yao. Kwa miaka kadhaa, timu yao ilikuwa inafanya kazi kwa mikono, lakini baadaye wakaanza kujaribu teknolojia mbalimbali. Hata hivyo, njia zote mbili hazikuwapa matokeo waliyokuwa wakiyatarajia.

Kwa sasa, mifumo ya akili bandia (AI), iliyotengenezwa kwa ushirikiano na Microsoft kupitia maabara yao ya AI For Good Lab inawasaidia kuharakisha kazi hiyo. Mradi huo unaoitwa Project GIRAFFE (Generalized Image-based Re-identification using AI for Fauna Feature Extraction) ni nyenzo ya wazi ya akili bandia inayowawezesha Bond na Lee kuwatambua twiga mmoja mmoja kwa ufanisi mkubwa zaidi.

“Sasa kazi hii inaweza kufanyika ndani ya dakika chache, na tunaweza kupata matokeo siku hiyohiyo tunapokusanya takwimu,” Lee aliiambia Mongabay katika mahojiano kupitia njia ya video.

Kuwatambua twiga mmoja mmoja, na kuweza kuwatambua tena baadaye, ni jambo muhimu sana ili kuelewa maeneo ambayo ni ya msingi kwa ustawi na uhai wao. Hili ni jukumu la dharura, hasa ikizingatiwa kwamba idadi ya twiga imepungua sana katika miongo ya hivi karibuni, hasa kutokana na upotevu wa makazi yao ya asili na ujangili. Zaidi ya hayo, kulinda makazi ya twiga kuna faida pana zaidi kwa mfumo mzima wa ikolojia.

“Twiga wenyewe wanahitaji eneo kubwa la kuishi,” Lee alisema. “Iwapo utaweza kulinda makazi ya kutosha kwa ajili ya twiga wenye afya, kuna mimea na wanyama wengine wengi watakaonufaika pia kutokana na ulinzi huo.”

Hata hivyo, kuwatambua na kuwatambua tena wanyama hao mmoja mmoja kwa kuangalia madoa au muundo wa miili yao si kazi rahisi. Awali, wanasayansi walikuwa wakichora au kunakili kwa mkono muundo wa madoa kwenye daftari, ili waweze kuwatambua tena wanyama hao katika safari zao zinazofuata. “Unaweza kutambua idadi ndogo tu ya wanyama kwa njia hiyo kwa kutumia jicho la mwanadamu,” Bond aliiambia Mongabay katika mahojiano kuptia njia ya video.

Kama sehemu ya mradi wa Twiga Masai, unaoendeshwa na shirika lao, timu ya Bond na Lee ilikuwa ikizunguka kwa gari kuwasaka twiga na kupiga picha za madoa yao ya upande wa kulia wa miili yao. Lakini kwa kuwa walikuwa wakifanya safari sita kila mwaka, timu hiyo imekusanya mamilioni ya picha kwa kipindi hicho.

Mbinu zao za awali ziliwalazimu kukata picha moja baada ya nyingine kwa mikono ili kulenga sehemu ya mwili wa twiga, jambo ambalo lilichukua wiki nyingi. Baadaye mfumo mwingine ulibuniwa wa chini ya utaratibu huo mpya, wakawa wanachukua picha za twiga mmoja mmoja. Hata hivyo, walivyoendelea kukusanya picha nyingi zaidi kutoka kwenye safari hizo, muda wa kuchakata data uliongezeka sana. “Tulikwama na kushindwa kufanya kazi ipasavyo,” alisema Bond. “Kila mara tulipoongeza data mpya, ilichukua muda mrefu zaidi – hadi wiki moja au mbili kwa ajili ya kulinganisha tu. Hilo lilikuwa linakwamisha utafiti wetu.”

Kwa sasa, matumizi ya mifumo ya akili bandia (AI) yameweza kuharakisha mchakato huu. Mbinu inayotumika inahusisha algorithimu mbalimbali ambazo hukata picha ili kumtoa twiga kutoka kwenye picha hizo, kutambua eneo la kifua kwa ajili ya kuangalia madoa, kisha kulinganisha muundo wa madoa hayo na ile iliyoko kwenye hifadhidata iliyojengwa na Wild Nature Institute.

“Kazi ya algoritimu ni kulinganisha picha hiyo na twiga wengine,” alisema Juan Lavista Ferres, mtaalamu mkuu wa data katika AI for Good Lab, alipokuwa akizungumza na Mongabay katika mahojiano kupitia njia ya video. “Na kuona ni twiga gani kati ya hawa mwenye madoa yanayofanana.”

Teknolojia hiyo imeisaidia timu ya Wild Nature Institute kufanya uchambuzi kuhusu idadi nzima ya twiga katika maeneo makubwa ya mfumo wa ikolojia. “Kila mara tunapomwona twiga tena, tunaweza kulinganisha picha zake na zile tulizonazo, na kujenga historia ya matukio ya kumuona,” alisema Lee.

Takwimu hizo zimewasaidia kufanya makadirio kuhusu viwango vya uhai na uzazi, mienendo na tabia za wanyama hao. Takwimu hizi pia zimekuwa muhimu sana katika kusaidia kufanya maamuzi yenye mwelekeo mahsusi kuhusu uhifadhi na usimamizi wa makazi ya wanyama. Bond na Lee wanasema wameweza pia kuelewa muundo wa kijamii wa twiga unaojengwa katika ngazi mbalimbali katika maeneo tofauti ya mazingira. “Hata ndani ya eneo moja, tumeweza kuelewa ni sehemu zipi twiga wanafanya vizuri na sehemu zipi wanakabiliwa na changamoto,” alisema Bond.

Wawili hao wanasema wana mpango wa kuendelea kutumia data na teknolojia kutambua maeneo muhimu zaidi kwa ajili ya ustawi wa wanyama hao, huku wakishirikiana na jamii za wenyeji kuhakikisha kunakuwa na mahusiano ya amani kati ya binadamu na wanyamapori.

“Sehemu kubwa ya dhamira yetu ni kuhakikisha kwamba watu na twiga wote wanastawi pamoja,” alisema Lee. “Tunaona hilo likitokea tayari katika maeneo ambako binadamu na wanyamapori wanaishi pamoja kwa amani. Ni suala la nia ya dhati na utayari wa kweli.”

Picha ya Bango: Twiga wenye mtandao (reticulated giraffes) walioko hatarini Afrika Mashariki. Idadi ya twiga imepungua katika miongo ya hivi karibuni, hasa kutokana na upotevu wa makazi yao ya asili na ujangili. Picha na Rhett A. Butler/Mongabay.

Habari hii ilichapishwa kwa mara ya kwanza hapa kwa lugha ya Kiingereza mnamo tarehe 16/09/2025

Abhishyant Kidangoor mwandishi wa Mongabay. Anapatikana kupitia 𝕏 @AbhishyantPK.

Kutambua ushiriki

Joycebazira Mhariri

Deotatus Mfugale Translator

Mada

Akili MnembaMamaliaMazingiraSpishiSpishi zilizo Hatarini KutowekaTeknolojiaTeknolojia na UhifadhiTeknolojia ya Uhifadhi Mazingira ya PoriniUhifadhiUstawi wa WanyamaWanyamaWanyamaporiAfrikaAfrika Kusini mwa Jangwa la SaharaAfrika MasharikiTanzania

Tazama mada