Iga internetiga ühendatud veekeetjast võib kuulda, kuidas tehisintellekt võidab e-spordimänge, annab vanadele tehnoloogiatele uusi võimalusi ja joonistab teie visandi järgi kasse. Kuid sellest, et masinõpe suudab ka keskkonna eest hoolitseda, räägitakse harvemini. Cloud4Y otsustas selle puudujäägi parandada.
Räägime kõige huvitavamatest projektidest, mis Aafrikas ellu viiakse.
DeepMind jälgib Serengeti karju
Viimase 10 aasta jooksul on bioloogid, ökoloogid ja vabatahtlikud loodusvarade kaitsjad programmi Serengeti Lõvi Uuring raames kogunud ja analüüsinud andmeid sadadelt välitcameraid, mis asuvad Serengeti Rahvuspargis (Tansaanias). See on vajalik teatud loomaliikide, kellele ohustab oht, käitumise uurimiseks. Teabe töötlemiseks, uurides demograafiat, liikumisi ja muid loomade aktiivsuse märke, kulutasid vabatahtlikud terve aasta. AI DeepMind teeb seda tööd juba praegu 9 kuu jooksul.
DeepMind on Briti ettevõte, mis arendab tehisintellekti tehnoloogiaid. 2014. aastal ostis selle Alphabet. Kasutades andmekogumeid AI mudeli õpetamiseks saavutas teadusrühm suurepäraseid tulemusi: suudab automaatselt avastada, tuvastada ja lugeda Aafrika loomi piltidel, tehes oma tööd 3 kuud kiiremini. Miks see oluline on, selgitavad DeepMindi töötajad:
„Serengeti on üks viimaseid kohti maailmas, kus asub puutumatu suurte imetajate kogukond... Kuna inimtegevus pargi ümber intensiivistub, on need liigid sunnitud oma käitumist muutma ellujäämiseks. Suurenev põllumajandus, salaküttimine ja kliima anomaaliad muutuvad loomade käitumises ja populatsioonidünaamikas, kuid need muutused toimuvad ruumilistes ja ajastulistes mastaapides, mida on raske jälgida traditsiooniliste uurimismeetoditega.“
Miks on tehisintellekt efektiivsem kui bioloogilised? Sellel on mitu põhjust.
- Kasutatakse rohkem fotosid. Alates seadistamisest on väli-kaamerad pildistanud sadu miljoneid pilte. Kõiki neist ei ole lihtne tuvastada, mistõttu peavad vabatahtlikud käsitsi liikide tuvastamiseks kasutama veebitööriista nimega Zooniverse. Andmebaasis on praegu 50 erinevat liiki, kuid andmete töötlemiseks kulub liiga palju aega. Seetõttu ei kasutata kõiki fotosid.
- Liikide kiire tuvastamine. Ettevõte väidab, et nende eelnevalt koolitatud süsteem, mis peagi välitingimustes käiku läheb, suudab töötada võrdselt (või isegi paremini) inimannotaatoreid ületades, mäletades ja tunnustades üle saja loomaliigi, mis elavad selles piirkonnas.
- Odav varustus. AI DeepMind suudab tõhusalt töötada "mugava" varustusega, millel on ebausaldusväärne internetiühendus, mis on eriti oluline Aafrika mandril, kus võimas arvuti ja kiire internetiühendus võivad loodusele kahjulikud olla ja rakendamisel ülemäära kalliks muutuda. Bioloogiline ohutus ja rahalised säästud on olulised eelised AI jaoks ökoaktivistide seas.
Oodatakse, et DeepMindi masinõppesüsteem suudab mitte ainult üksikasjalikult jälgida käitumist ja populatsiooni jaotust, vaid ka piisavalt kiiresti andmeid pakkuda, et keskkonnaaktivistid saaksid õigel ajal reageerida Serengeti loomade käitumise lühiajalistele muudatustele.
Microsoft jälgib elevante
Õiglasuse nimel tuleb märkida, et DeepMind ei ole ainus ettevõte, kes on mures haavatavate metsloomade populatsioonide päästmiseks. Microsoft märgib Santa Cruzis oma idufirmaga , mis kasutab AI-d Aafrika savanni elevantide jälgimiseks.
Alustav on Elephant Listening Project, mille raames on Cornelli Ülikooli laboratoorium välja töötanud süsteemi, mis suudab koguda ja analüüsida andmeid akustilistelt anduritelt, mis on asetatud üle kogu Nouabale-Ndoki rahvuspargi ja ümbritsevate metsade alade Kanadas. Tehisintellekt tuvastab salvestistes elevantide hääled – madalsageduslikud mürisevad helid, mida nad kasutavad üksteisega suhtlemiseks, ning kogub teavet karja suuruse ja liikumise suuna kohta. Conservation Metricsi tegevjuhi Matthew McCowni sõnul suudab tehisintellekt täpselt tuvastada üksikuid loomi, keda õhust ei ole võimalik näha.
Huvitav on see, et tänu sellele projektile on välja töötatud masinõppe algoritm, mis on koolitatud Snapshot Serengetil, mis suudab tuvastada, kirjeldada ja arvestada 96,6% täpsusega.
TrailGuard Resolve aitab hoiatada jahimeestest
Nutikaamera, mis põhineb Intelil, kasutab AI-d, et kaitsta Aafrika ohustatud liikide loomi salaküttide eest. Selle süsteemi eripära on, et see hoiatab seadusvastaste loomareidide katsetest ette.
Rahvuspargi territooriumil paiknevad kaamerad kasutavad Intel arvutinägemise protsessorit (Movidius Myriad 2), mis suudab reaalajas tuvastada loomi, inimesi ja sõidukeid, mis võimaldab pargi valvuritel kinni püüda salakütid enne, kui nad kuritegevust toime panevad.
Uus tehnoloogia, mille on välja töötanud Resolve, lubab olla tõhusam kui tavapärased tuvastamisandurid. Antijälgimiskaamerad saadavad teateid iga kord, kui nad tuvastavad liikumise, mis põhjustab paljusid valehäireid ning piirab aku kasutusiga neljale nädalale. TrailGuard kaamera kasutab liikumist ainult kaamera äratamiseks ja saadab teateid ainult siis, kui näeb kaadris inimesi. See tähendab, et valehäireid on oluliselt vähem.
Lisaks ei tarbi Resolve kaamera praktiliselt energiakulu ooterežiimis ja selle tööaeg ilma laadimiseta võib olla kuni poolteist aastat. Teisisõnu, pargipersonal ei pea enam nii sageli oma ohutuse nimel riske võtma. Isegi kaamera suurus on pliiatsi mõõtu, mis vähendab selle avastamise tõenäosust piraatide poolt.
Millest veel huvitavat lugeda blogis
→
→
→
→
→
Telli meie -kanal, et mitte jääda ilma järgmise artikli lugemisest! Kirjutame mitte sagedamini kui kaks korda nädalas ja ainult olulistel teemadel.
Allikas: habr.com
