ИИ помага да се изучават животните в Африка

От всяка електрическа кана, свързана с интернет, може да се чуе как ИИ побеждава киберспортсмените, предоставя нови възможности за стари технологии и рисува котки по вашите скици. Но рядко се говори за това, че машинният разум също успява да се грижи за околната среда. Cloud4Y реши да поправи това пропуск.

Нека поговорим за най-интерсните проекти, които се реализират в Африка.

DeepMind проследява стадата в Серенгети

През последните 10 години биолози, еколози и доброволни защитници на природните ресурси в рамките на програмата Serengeti Lion Research събират и анализират данни от стотици полеви камери, разположени в Националния парк Серенгети (Танзания). Това е необходимо за изучаване на поведението на някои видове животни, чието съществуване е застрашено. За да обработят информацията, изучавайки демографията, миграцията и други маркери на активността на животните, доброволците отделили цяла година. ИИ DeepMind вече сега върши тази работа за 9 месеца.

DeepMind е британска компания, разработваща технологии за изкуствен интелект. През 2014 г. беше придобита от Alphabet. Използвайки набор от данни Snapshot Serengeti за обучение на модела на изкуствения интелект, научният екип постигна отлични резултати: ИИ DeepMind може автоматично да открива, идентифицира и брои африканските животни на снимки, правейки работата си с 3 месеца по-бързо. Защо това е важно, обясняват служителите на DeepMind:

«Серенгети е едно от последните останали места в света, където се намира непокътната общност на големите бозайници… Поради нарастващото човешко вмешателство около парка, тези видове са принудени да променят поведението си, за да оцелеят. Нарастващото земеделие, браконьерството и климатичните аномалии допринасят за промените в поведението на животните и динамиката на популацията, но тези промени се случват в пространствени и времеви мащаби, които е трудно да се контролират с традиционни методи на изследване».

Защо изкуственият интелект работи по-ефективно от биологията? Има няколко причини за това.

• Използват се повече снимки. С момента на инсталирането, полевите камери са заснели стотици милиони изображения. Не всички от тях е лесно да се разпознаят, така че доброволците трябва ръчно да идентифицират видовете с помощта на уеб инструмент, наречен Zooniverse. В базата данни в момента има 50 различни вида, но обработката на данните отнема твърде много време. В резултат на това не всички снимки се използват в работата.
• Бързо разпознаване на видове. Компанията твърди, че техният предварително обучен система, която скоро ще бъде внедрена в полеви условия, е способна да работи наравно с (или дори по-добре от) човешките анотатори, запомняйки и разпознавайки повече от сто вида животни, обитаващи района.
• Евтино оборудване. AI DeepMind може да работи ефективно на "скромно" оборудване с ненадеждни интернет връзки, което е особено актуално за африканския континент, където мощен компютър и бърза интернет връзка могат да бъдат разрушителни за природата и изключително скъпи за внедряване. Биологичната безопасност и икономията на средства са важни предимства на ИИ за екоактивистите.

Очаква се системата за машинно обучение DeepMind не само да може да следи поведението и разпространението на населението в детайли, но и да предоставя данни достатъчно бързо, за да може защитниците на околната среда да реагират навреме на краткосрочни промени в поведението на животните в Серенгети.

Microsoft следи слоновете

За справедливост, трябва да се отбележи, че DeepMind не е единствената компания, която се е заела със спасението на крехките популации на дивите животни. Така, Microsoft също е активна в Санта Круз със своя стартъп Conservation Metrics, който използва ИИ, за да следи африканските саванни слонове.

Стартап в рамките на проекта Elephant Listening Project, съвместно с лабораторията в Корнелския университет, разработи система, способна да събира и анализира данни от акустични сензори, разположени в Националния парк Нуабале-Ндоки и прилежащите горски участъци в Република Конго. Изкуственият интелект разпознава в записите гласовете на слоновете — нискочестотни тъпанещи звуци, които те използват за комуникация помежду си, и получава информация за числеността на стадото и посоката на неговото движение. Според генералния директор на Conservation Metrics Матю Маккуън, изкуственият интелект е способен точно да идентифицира отделни животни, които не могат да се видят от въздуха.

Интересно е, че благодарение на този проект е разработен алгоритъм за машинно обучение, обучен на Snapshot Serengeti, който може да идентифицира, описва и брои дивата природа с точност 96.6%.

TrailGuard Resolve предупреждава за браконьери

Интелигентна камера, базирана на Intel, използва AI за защита на африканските диви животни, които са застрашени от изчезване. Характеристика на тази система е, че тя предупреждава за опити за незаконно убийство на животни предварително.

В камерите, разположени на територията на парка, се използва процесор за компютърно зрение Intel (Movidius Myriad 2), който може да открива животни, хора и превозни средства в реално време, което дава възможност на пазачите на парка да прихващат браконьери, преди да предприемат действия.

Новата технология, измислена от Resolve, обещава да бъде по-ефективна в сравнение с обикновените сензори за откритие. Антибраконьерските камери изпращат известия всеки път, когато открият движение, което води до множествени фалшиви срабатывания и ограничава живота на батерията до четири седмици. Камерата TrailGuard използва движението само за събуждане на камерата и изпраща известия само когато вижда хора в кадър. Това означава, че фалшивите срабатывания ще бъдат значително по-малко.

Освен това, камерата Resolve почти не консумира енергия в режим на готовност и може да работи до година и половина без презареждане. С други думи, персоналът на парка няма да рискува безопасността си толкова често, както преди. Самата камера е с размерите на молив, което намалява вероятността браконьерите да я открият.

Какво още полезно може да се прочете в блога Cloud4Y

→ vGPU — използването не може да бъде игнорирано
→ Бирен интелект — AI измисля бира
→ 4 начина да спестите от резервни копия в облака
→ 5 най-добри дистрибуции на Kubernetes
→ Роботи и ягода: как AI увеличава добивите на полетата

Абонирайте се за нашия Телеграм-канал, за да не пропуснете следващата статия! Пишем не по-често от два пъти в седмицата и само по същество.

Източник: habr.com