Sa bilo kojeg električnog čajnika povezanog na internet, možete čuti o tome kako AI pobjeđuje sajber sportaše, daje nove mogućnosti starim tehnologijama i crta mačke na osnovu vaše skice. Ali ređe govore o tome da inteligencija mašina uspeva da brine i o životnoj sredini. Cloud4Y je odlučio da ispravi ovaj propust.
Razgovarajmo o najzanimljivijim projektima koji se provode u Africi.
DeepMind prati stada Serengetija
U posljednjih 10 godina, biolozi, ekolozi i volonteri za zaštitu prirode u programu Serengeti Lion Research prikupljali su i analizirali podatke sa stotina terenskih kamera smještenih u Nacionalnom parku Serengeti (Tanzanija). Ovo je neophodno za proučavanje ponašanja određenih vrsta životinja čija je egzistencija ugrožena. Volonteri su proveli cijelu godinu obrađujući informacije, proučavajući demografiju, kretanja i druge markere aktivnosti životinja. AI DeepMind već radi ovaj posao za 9 mjeseci.
DeepMind je britanska kompanija koja razvija tehnologije umjetne inteligencije. Godine 2014. kupio ga je Alphabet. Korištenje skupa podataka za obuku modela umjetne inteligencije, istraživački tim je postigao odlične rezultate: može automatski otkriti, identificirati i prebrojati afričke životinje na slikama, čineći svoj rad 3 mjeseca bržim. Zaposleni u DeepMind-u objašnjavaju zašto je to važno:
“Serengeti je jedno od posljednjih preostalih mjesta na svijetu sa netaknutom zajednicom velikih sisara... Kako ljudski napadi oko parka postaju sve intenzivniji, ove vrste su prisiljene promijeniti svoje ponašanje kako bi preživjele. Sve veća poljoprivreda, krivolov i klimatske anomalije dovode do promjena u ponašanju životinja i dinamici populacije, ali te promjene su se dogodile na prostornim i vremenskim razmjerima koje je teško pratiti tradicionalnim istraživačkim metodama.”
Zašto umjetna inteligencija radi efikasnije od biološke inteligencije? Postoji nekoliko razloga za to.
- Više fotografija uključeno. Od instaliranja, terenske kamere su snimile nekoliko stotina miliona slika. Nije ih sve lako prepoznati, pa volonteri moraju ručno identificirati vrstu koristeći web alat pod nazivom Zooniverse. Trenutno postoji 50 različitih vrsta u bazi podataka, ali se previše vremena troši na obradu podataka. Kao rezultat toga, nisu sve fotografije korištene u radu.
- Brzo prepoznavanje vrsta. Kompanija tvrdi da je njen prethodno obučeni sistem, koji će uskoro biti raspoređen na terenu, sposoban da se ponaša kao (ili čak i bolji od) ljudskih anotatora u pamćenju i prepoznavanju više od stotinu životinjskih vrsta pronađenih u regionu.
- Jeftina oprema. AI DeepMind je u stanju da efikasno radi na skromnom hardveru sa nepouzdanim pristupom Internetu, što je posebno tačno na afričkom kontinentu, gde moćni računari i brz pristup Internetu mogu biti destruktivni za divlje životinje i preterano skupi za implementaciju. Biosigurnost i ušteda troškova su važne prednosti AI za aktiviste za zaštitu životne sredine.
Očekuje se da DeepMindov sistem mašinskog učenja ne samo da bude u stanju da detaljno prati ponašanje i distribuciju populacije, već i da obezbedi podatke dovoljno brzo da omogući zaštitarima da brzo reaguju na kratkoročne promene u ponašanju životinja iz Serengetija.
Microsoft prati slonove
Da budemo pošteni, napominjemo da DeepMind nije jedina kompanija koja se bavi spašavanjem krhkih populacija divljih životinja. Tako se Microsoft pojavio u Santa Cruzu sa svojim startupom , koji koristi AI za praćenje afričkih slonova savane.
Startup, dio Projekta slušanja slonova, uz pomoć laboratorije na Univerzitetu Cornell, razvio je sistem sposoban za prikupljanje i analizu podataka sa akustičnih senzora rasutih širom Nacionalnog parka Nouabale-Ndoki i okolnih šumskih područja u Republici Kongo. Umjetna inteligencija na snimcima prepoznaje glas slonova - niskofrekventne zvukove tutnjave koje koriste za međusobnu komunikaciju, te prima informacije o veličini krda i smjeru njegovog kretanja. Prema riječima izvršnog direktora Conservation Metrics Matthewa McKonea, umjetna inteligencija može precizno identificirati pojedinačne životinje koje se ne mogu vidjeti iz zraka.
Zanimljivo je da je ovaj projekat rezultirao razvojem algoritma za strojno učenje obučenog na Snapshot Serengeti koji može identificirati, opisati i računati sa tačnošću od 96,6%.
TrailGuard Resolve upozorava na krivolovce
Intelova pametna kamera koristi AI da zaštiti ugrožene afričke divlje životinje od krivolovaca. Posebnost ovog sistema je da unaprijed upozorava na pokušaje ilegalnog ubijanja životinja.
Kamere smještene u cijelom parku koriste Intelov kompjuterski procesor za vid (Movidius Myriad 2) koji može otkriti životinje, ljude i vozila u realnom vremenu, omogućavajući čuvarima parka da uhvate krivolovce prije nego što učine nešto loše.
Nova tehnologija koju je Resolve osmislio obećava da će biti efikasnija od konvencionalnih senzora za detekciju. Kamere protiv krivolova šalju upozorenja kad god otkriju kretanje, što dovodi do mnogih lažnih alarma i ograničava trajanje baterije na četiri sedmice. TrailGuard kamera koristi pokret samo da probudi kameru i šalje upozorenja samo kada vidi ljude u kadru. To znači da će biti znatno manje lažnih pozitivnih rezultata.
Osim toga, Resolve kamera praktično ne troši energiju u stanju pripravnosti i može trajati do godinu i po dana bez ponovnog punjenja. Drugim riječima, osoblje parka neće morati riskirati svoju sigurnost tako često kao prije. Sama kamera je otprilike veličine olovke, što čini manju vjerovatnoću da će je krivolovci otkriti.
Šta još možete pročitati na blogu?
→
→
→
→
→
Pretplatite se na naše -kanal, da ne propustite sljedeći članak! Pišemo ne više od dva puta sedmično i samo poslovno.
izvor: www.habr.com