Van enige elektriese ketel wat aan die internet gekoppel is, kan jy hoor hoe KI kuberatlete klop, nuwe geleenthede aan ou tegnologieë gee en katte teken op grond van jou skets. Maar hulle praat minder gereeld oor die feit dat masjienintelligensie dit ook regkry om vir die omgewing te sorg. Cloud4Y het besluit om hierdie weglating reg te stel.
Kom ons praat oor die interessantste projekte wat in Afrika geïmplementeer word.
DeepMind volg Serengeti-troppe
Vir die afgelope 10 jaar het bioloë, ekoloë en vrywillige bewaringskundiges in die Serengeti Lion Research-program data van honderde veldkameras in die Serengeti Nasionale Park (Tanzanië) ingesamel en ontleed. Dit is nodig om die gedrag van sekere spesies diere wie se bestaan bedreig word, te bestudeer. Vrywilligers het 'n hele jaar spandeer om die inligting te verwerk, demografie, bewegings en ander merkers van diereaktiwiteit te bestudeer. AI DeepMind doen reeds hierdie werk oor 9 maande.
DeepMind is 'n Britse maatskappy wat kunsmatige intelligensie-tegnologie ontwikkel. In 2014 is dit deur Alphabet gekoop. Gebruik die datastel om 'n kunsmatige intelligensie-model op te lei, het die navorsingspan uitstekende resultate behaal: kan Afrika-diere outomaties opspoor, identifiseer en tel in beelde, wat sy werk 3 maande vinniger maak. DeepMind-werknemers verduidelik hoekom dit belangrik is:
“Die Serengeti is een van die laaste oorblywende plekke in die wêreld met 'n ongeskonde gemeenskap van groot soogdiere... Namate menslike indringing rondom die park meer intens word, word hierdie spesies gedwing om hul gedrag te verander om te kan oorleef. Toenemende landbou, stropery en klimaatsafwykings dryf veranderinge in dieregedrag en bevolkingsdinamika aan, maar hierdie veranderinge het plaasgevind op ruimtelike en tydelike skale wat moeilik is om met tradisionele navorsingsmetodes te monitor.”
Waarom werk kunsmatige intelligensie doeltreffender as biologiese intelligensie? Daar is verskeie redes hiervoor.
- Meer foto's ingesluit. Sedert die installasie het die veldkameras etlike honderd miljoen beelde vasgelê. Nie almal is maklik om te herken nie, so vrywilligers moet die spesie met die hand identifiseer deur 'n webinstrument genaamd Zooniverse te gebruik. Daar is tans 50 verskillende spesies in die databasis, maar te veel tyd word spandeer om die data te verwerk. Gevolglik word nie alle foto's in die werk gebruik nie.
- Vinnige spesieherkenning. Die maatskappy beweer dat sy vooraf-opgeleide stelsel, wat binnekort in die veld ontplooi sal word, in staat is om op gelyke voet met (of selfs beter as) menslike annoteerders te presteer om meer as honderd dierspesies wat in 'n streek voorkom, te onthou en te herken.
- Goedkoop toerusting. AI DeepMind is in staat om doeltreffend te werk op beskeie hardeware met onbetroubare internettoegang, wat veral waar is op die Afrika-kontinent, waar kragtige rekenaars en vinnige internettoegang vernietigend vir wild kan wees en buitensporig duur om te ontplooi. Biosekuriteit en kostebesparings is belangrike voordele van KI vir omgewingsaktiviste.
Daar word verwag dat DeepMind se masjienleerstelsel nie net in staat sal wees om bevolkingsgedrag en -verspreiding in detail op te spoor nie, maar ook data vinnig genoeg sal verskaf om bewaringsbewustes in staat te stel om stiptelik op korttermynveranderinge in die gedrag van Serengeti-diere te reageer.
Microsoft volg die olifante
Om regverdig te wees, let ons daarop dat DeepMind nie die enigste maatskappy is wat besorg is oor die redding van brose bevolkings van wilde diere nie. So, Microsoft het in Santa Cruz opgedaag met sy opstart , wat KI gebruik om Afrika-savanne-olifante op te spoor.
Die opstart, deel van die Elephant Listening Project, met hulp van 'n laboratorium aan die Cornell Universiteit, het 'n stelsel ontwikkel wat in staat is om data van akoestiese sensors wat deur die Nouabale-Ndoki Nasionale Park en omliggende woudgebiede in die Republiek van die Kongo versprei is, te versamel en te ontleed. Kunsmatige intelligensie herken die stem van olifante in die opnames – die lae-frekwensie dreunklanke wat hulle gebruik om met mekaar te kommunikeer, en ontvang inligting oor die grootte van die trop en die rigting van sy beweging. Volgens Matthew McKone, uitvoerende hoof van Conservation Metrics, kan kunsmatige intelligensie individuele diere akkuraat identifiseer wat nie uit die lug gesien kan word nie.
Interessant genoeg het hierdie projek gelei tot die ontwikkeling van 'n masjienleeralgoritme wat op Snapshot Serengeti opgelei is wat kan identifiseer, beskryf en tel met 'n akkuraatheid van 96,6%.
TrailGuard Resolve waarsku oor stropers
Intel-aangedrewe slimkamera gebruik KI om bedreigde Afrika-natuurlewe teen stropers te beskerm. Die eienaardigheid van hierdie stelsel is dat dit vooraf waarsku oor pogings om diere onwettig dood te maak.
Kameras wat regdeur die park geleë is, gebruik 'n Intel-rekenaarvisieverwerker (Movidius Myriad 2) wat diere, mense en voertuie intyds kan opspoor, wat parkwagters in staat stel om stropers vas te trek voordat hulle enigiets verkeerd doen.
Die nuwe tegnologie waarmee Resolve vorendag gekom het, beloof om doeltreffender te wees as konvensionele opsporingsensors. Anti-stropingskameras stuur waarskuwings wanneer hulle beweging bespeur, wat lei tot baie vals alarms en die batterylewe tot vier weke beperk. Die TrailGuard-kamera gebruik slegs beweging om die kamera wakker te maak en stuur slegs waarskuwings wanneer dit mense in die raam sien. Dit beteken dat daar aansienlik minder vals positiewes sal wees.
Boonop verbruik die Resolve-kamera feitlik geen krag in bystandmodus nie en kan dit tot 'n jaar en 'n half hou sonder om te herlaai. Met ander woorde, parkpersoneel hoef nie hul veiligheid so gereeld as voorheen te waag nie. Die kamera self is omtrent so groot soos 'n potlood, wat dit minder waarskynlik maak om deur stropers ontdek te word.
Wat kan jy nog op die blog lees?
→
→
→
→
→
Teken in op ons -kanaal, om nie die volgende artikel te mis nie! Ons skryf nie meer as twee keer per week nie en slegs vir besigheid.
Bron: will.com