美國康奈爾大學的一個專案一直在使用人工智慧幫助保護非洲大象免遭偷獵。
該專案名為大象傾聽計劃（ELP），旨在追蹤剛果共和國努瓦巴萊-恩多基國家公園內的大象群。透過放置在公園不同位置的50個感測器來跟蹤大象。
專案主要的重點是監測整個非洲中部許多森林空地中的大象活動，但ELP還利用聲學方法來估算剛果北部以及迦納卡庫姆的大象密度。利用多個ARU研究了人類活動增加對加彭雨林中大象群體的影響。在龍崗國家公園，2007年出現了石油勘探專案，這可能對大象、大猩猩，黑猩猩和其他森林動物構成威脅。該研究探索了森林大象對其棲息地中的採集開發活動的反應，並收集了關於大象日常活動和偷獵活動的詳細資料。
ELP並不是非洲中第一個使用技術來保護觀察大象和打擊偷獵者的專案。在2018年早些時候，在加彭，大象正在安裝具有GPS功能的跟蹤項圈，以監控他們的活動並幫助打擊偷獵。
大約在2017年中，Neurala和林德伯格基金會宣佈了一項合作，他們使用人工智慧和無人機來對付偷獵非洲大象和犀牛行為。
還有南加州大學和保羅艾倫的大資料和人工智慧專案，以打擊非洲的大象偷獵活動。這些只是過去幾年宣佈的許多技術驅動的反偷獵專案中的一小部分。
看到這些旨在打擊偷獵的舉措確實令人鼓舞，但問題是這些技術驅動的舉措是否真正有助於打擊偷獵行為，還是更有助於抓捕偷獵者？
這是因為儘管使用了人工智慧技術，原有的打擊行為變得不再主動和先發制人，而是試圖“預測”偷獵可能發生的地方，這在本質上是被動的。不過我們不用過多的去思考主動和被動的問題，因為每一項旨在打擊野生動物偷獵的努力都會產生影響。
ELP使用的感測器由Conservation Metrics提供，該公司專門開發自動化感測器。這些感測器具有跟蹤大象呼叫和槍聲的模式，將所有記錄情況報告給公園的安保部門，這些安保員確定動物群聚集地，偷獵者可能在哪些區域活動。
