İnternetə qoşulmuş istənilən elektrik çaydanından süni intellektin kiberidmançıları necə məğlub etdiyi, köhnə texnologiyalara yeni imkanlar verdiyi və eskizinizə əsasən pişikləri necə çəkdiyi barədə eşidə bilərsiniz. Lakin onlar maşın zəkasının ətraf mühitin qayğısına qalmağı da bacardığı barədə daha az danışırlar. Cloud4Y bu səhvi düzəltməyə qərar verdi.
Gəlin Afrikada həyata keçirilən ən maraqlı layihələrdən danışaq.
DeepMind Serengeti sürülərini izləyir
Son 10 il ərzində Serengeti Aslan Tədqiqat proqramında bioloqlar, ekoloqlar və könüllü təbiəti mühafizəçilər Serengeti Milli Parkında (Tanzaniya) yerləşən yüzlərlə sahə kameralarından məlumat toplayır və təhlil edirlər. Bu, mövcudluğu təhlükə altında olan bəzi heyvan növlərinin davranışını öyrənmək üçün lazımdır. Könüllülər bir il ərzində məlumatları emal edərək, demoqrafik məlumatları, hərəkətləri və heyvan fəaliyyətinin digər göstəricilərini öyrəniblər. AI DeepMind artıq 9 ay ərzində bu işi görür.
DeepMind süni intellekt texnologiyalarını inkişaf etdirən Britaniya şirkətidir. 2014-cü ildə Alphabet tərəfindən alınıb. Datasetdən istifadə süni intellekt modelini hazırlamaq üçün tədqiqat qrupu əla nəticələr əldə etdi: Şəkillərdə Afrika heyvanlarını avtomatik aşkarlaya, tanıya və saya bilər ki, bu da işini 3 ay sürətləndirir. DeepMind əməkdaşları bunun nə üçün vacib olduğunu izah edir:
“Serengeti, böyük məməlilərdən ibarət bütöv bir cəmiyyətə malik dünyada sonuncu qalan yerlərdən biridir... Parkın ətrafına insan müdaxiləsi gücləndikcə, bu növlər sağ qalmaq üçün davranışlarını dəyişməyə məcbur olurlar. Artan kənd təsərrüfatı, brakonyerlik və iqlim anomaliyaları heyvanların davranışında və populyasiya dinamikasında dəyişikliklərə təkan verir, lakin bu dəyişikliklər ənənəvi tədqiqat metodlarından istifadə etməklə izlənilməsi çətin olan məkan və zaman miqyasında baş verib”.
Niyə süni intellekt bioloji intellektdən daha səmərəli işləyir? Bunun bir neçə səbəbi var.
- Daha çox fotoşəkillər daxildir. Quraşdırılandan bəri sahə kameraları bir neçə yüz milyon görüntü çəkib. Onların hamısını tanımaq asan deyil, buna görə də könüllülər Zooniverse adlı veb alətindən istifadə edərək növləri əl ilə müəyyən etməlidirlər. Hazırda verilənlər bazasında 50 müxtəlif növ var, lakin məlumatların işlənməsi üçün çox vaxt sərf olunur. Nəticədə, işdə bütün fotoşəkillərdən istifadə edilmir.
- Sürətli növlərin tanınması. Şirkət iddia edir ki, tezliklə bu sahədə tətbiq olunacaq onun əvvəlcədən hazırlanmış sistemi bir bölgədə tapılan yüzdən çox heyvan növünü yadda saxlamaq və tanımaqda insan annotatorları ilə bərabər (və ya onlardan daha yaxşı) performans göstərməyə qadirdir.
- Ucuz avadanlıq. Süni intellekt DeepMind etibarsız İnternetə çıxışı olan təvazökar aparatda səmərəli işləyə bilir ki, bu da güclü kompüterlərin və sürətli İnternetə çıxışın vəhşi təbiət üçün dağıdıcı ola biləcəyi və yerləşdirilməsi olduqca bahalı ola biləcəyi Afrika qitəsinə aiddir. Biotəhlükəsizlik və xərclərə qənaət ətraf mühit fəalları üçün süni intellektin vacib üstünlükləridir.
DeepMind-in maşın öyrənmə sisteminin nəinki əhalinin davranışını və yayılmasını təfərrüatlı şəkildə izləyə bilməsi, həm də mühafizəçilərə Serengeti heyvanlarının davranışındakı qısamüddətli dəyişikliklərə operativ reaksiya vermək üçün kifayət qədər tez məlumat təqdim etməsi gözlənilir.
Microsoft filləri izləyir
Ədalət naminə qeyd edək ki, DeepMind vəhşi heyvanların kövrək populyasiyalarını xilas etməklə məşğul olan yeganə şirkət deyil. Beləliklə, Microsoft startapı ilə Santa Cruzda göründü , Afrika savanna fillərini izləmək üçün süni intellektdən istifadə edir.
Fil Dinləmə Layihəsinin bir hissəsi olan startap Kornell Universitetinin laboratoriyasının köməyi ilə Nouabale-Ndoki Milli Parkı və Konqo Respublikasındakı ətraf meşə ərazilərinə səpələnmiş akustik sensorlardan məlumatları toplamaq və təhlil etmək qabiliyyətinə malik sistem hazırlayıb. Süni intellekt qeydlərdəki fillərin səsini - onların bir-biri ilə əlaqə saxlamaq üçün istifadə etdikləri aşağı tezlikli gurultu səslərini tanıyır və sürünün ölçüsü və hərəkət istiqaməti haqqında məlumat alır. Conservation Metrics-in baş direktoru Metyu Makkonun sözlərinə görə, süni intellekt havadan görünməyən ayrı-ayrı heyvanları dəqiq müəyyən edə bilir.
Maraqlıdır ki, bu layihə Snapshot Serengeti-də öyrədilmiş maşın öyrənməsi alqoritminin inkişafı ilə nəticələndi və onu müəyyən edə, təsvir edə və saya bildi. 96,6% dəqiqliklə.
TrailGuard Resolve brakonyerlər haqqında xəbərdarlıq edir
Intel-lə işləyən ağıllı kamera nəsli kəsilməkdə olan Afrika vəhşi təbiətini brakonyerlərdən qorumaq üçün süni intellektdən istifadə edir. Bu sistemin özəlliyi ondan ibarətdir ki, o, heyvanların qeyri-qanuni şəkildə öldürülməsinə cəhdlər barədə əvvəlcədən xəbərdarlıq edir.
Parkın hər tərəfində yerləşən kameralar heyvanları, insanları və nəqliyyat vasitələrini real vaxt rejimində aşkarlaya bilən Intel kompüter görmə prosessorundan (Movidius Myriad 2) istifadə edir ki, bu da park mühafizəçilərinə brakonyerləri səhv bir şey etməmişdən əvvəl tutmağa imkan verir.
Resolve-in təqdim etdiyi yeni texnologiya adi aşkarlama sensorlarından daha effektiv olacağını vəd edir. Brakonyerliyə qarşı kameralar hərəkət aşkar etdikdə xəbərdarlıqlar göndərir, bu da çoxlu yanlış həyəcan siqnallarına səbəb olur və batareyanın ömrünü dörd həftə ilə məhdudlaşdırır. TrailGuard kamerası yalnız kameranı oyatmaq üçün hərəkətdən istifadə edir və yalnız kadrda insanları görəndə xəbərdarlıq göndərir. Bu o deməkdir ki, yanlış pozitivlər əhəmiyyətli dərəcədə azalacaq.
Bundan əlavə, Resolve kamerası gözləmə rejimində praktiki olaraq heç bir enerji istehlak etmir və enerji doldurmadan bir il yarıma qədər davam edə bilər. Başqa sözlə, park işçiləri əvvəlki kimi öz təhlükəsizliyini riskə atmaq məcburiyyətində qalmayacaqlar. Kameranın özü təqribən karandaş ölçüsündədir, bu da onun brakonyerlər tərəfindən aşkar edilmə ehtimalını azaldır.
Bloqda başqa nə oxuya bilərsiniz?
→
→
→
→
→
Bizim kanalımıza abunə olun -növbəti yazını qaçırmamaq üçün kanal! Həftədə iki dəfədən çox olmayan və yalnız iş haqqında yazırıq.
Mənbə: www.habr.com