อาจารย์อาวุโสจาก School of Mathematics and Statistics ของ University of Glasgow เป็นหนึ่งในผู้เขียนหลักของบทความนี้ เขากล่าวว่า ผู้จัดการสัตว์ป่าต้องการการนับจำนวนประชากรสัตว์อย่างสม่ำเสมอและแม่นยำเพื่อช่วยพวกเขาระบุการเปลี่ยนแปลงและประเมินว่าอะไรเป็นสาเหตุของพวกมัน หากไม่มีการจัดการที่ดีเกี่ยวกับจำนวนประชากร มันก็ยากสำหรับพวกเขาที่จะเห็นสัญญาณเตือนล่วงหน้าของการลดลงที่เกิดจาก เปลี่ยนที่อยู่อาศัยหรือเพิ่มระดับการรุกล้ำ และเริ่มดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขความไม่สมดุล วิธีการของเราให้ผลลัพธ์ที่ดีมาก ซึ่งฉันคิดว่าแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่ไม่เหมือนใครของการทำงานร่วมกันข้ามสายงานประเภทนี้ วิลเดอบีสต์ งานวิจัยของเราแนะนำว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถรองรับวิธีการนับด้วยมือแบบดั้งเดิม หรืออาจแทนที่วิธีการหลักทั้งหมดได้ ในการประมวลผลภาพถ่ายทางอากาศ ดร. Edward Kohi ผู้ร่วมเขียนบทความและเจ้าหน้าที่วิจัยหลักของสถาบันวิจัยสัตว์ป่าแทนซาเนียกล่าวว่า เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้จะช่วยให้ TAWIRI สามารถสำรวจสัตว์ป่าประจำปีได้เนื่องจากการทำงานด้วยตนเองที่ใช้เวลานานจะได้รับการดูแล ความสำเร็จของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับเทคนิคการสำรวจสัตว์ป่าในแทนซาเนียและทั่วแอฟริกา TAWIRI และพันธมิตรของเราให้ความสำคัญกับการปรับปรุงนี้อย่างจริงจังและเรากำลังวางแผนที่จะใช้ความก้าวหน้านี้กับสัตว์ป่าชนิดอื่นๆ