Fan elke elektryske tsjettel dy't ferbûn is mei it ynternet, kinne jo hearre oer hoe't AI cyberatleten slacht, nije kânsen jout oan âlde technologyen en katten tekenet op basis fan jo skets. Mar se prate minder faak oer it feit dat masine-yntelliginsje it ek slagget om foar it miljeu te soargjen. Cloud4Y besleat dizze omisearring te korrigearjen.
Litte wy prate oer de meast nijsgjirrige projekten dy't wurde útfierd yn Afrika.
DeepMind folget Serengeti-keppels
Foar de ôfrûne 10 jier hawwe biologen, ekologen en frijwillige natuerbeskermers yn it Serengeti Lion Research-programma gegevens sammele en analysearre fan hûnderten fjildkamera's yn it Serengeti National Park (Tanzania). Dit is nedich om te bestudearjen it gedrach fan bepaalde soarten fan bisten waans bestean wurdt bedrige. Frijwilligers hawwe in heule jier de ynformaasje ferwurke, demografy, bewegingen en oare markers fan bisteaktiviteit bestudearre. AI DeepMind docht dit wurk al yn 9 moannen.
DeepMind is in Britsk bedriuw dat technologyen foar keunstmjittige yntelliginsje ûntwikkelet. Yn 2014 waard it kocht troch Alphabet. It brûken fan de dataset om in keunstmjittige yntelliginsjemodel te trenen, berikte it ûndersyksteam poerbêste resultaten: kin automatysk detektearje, identifisearje en telle Afrikaanske bisten yn bylden, wêrtroch syn wurk 3 moannen flugger. DeepMind-meiwurkers ferklearje wêrom dit wichtich is:
"De Serengeti is ien fan 'e lêste oerbleaune plakken yn' e wrâld mei in yntakte mienskip fan grutte sûchdieren ... As minsklike ynkringing om it park hinne yntinsiver wurdt, wurde dizze soarten twongen om har gedrach te feroarjen om te oerlibjen. Tanimmende lânbou, stropery en klimatologyske anomalies driuwen feroaringen yn diergedrach en populaasjedynamyk oan, mar dizze feroaringen hawwe plakfûn op romtlike en tydlike skalen dy't lestich te kontrolearjen binne mei tradisjonele ûndersyksmetoaden."
Wêrom wurket keunstmjittige yntelliginsje effisjinter dan biologyske yntelliginsje? D'r binne ferskate redenen foar dit.
- Mear foto's opnommen. Sûnt de ynstallaasje hawwe de fjildkamera's ferskate hûndert miljoen ôfbyldings makke. Net allegear binne maklik te erkennen, dus frijwilligers moatte de soarte manuell identifisearje mei in webark neamd Zooniverse. Der steane op it stuit 50 ferskillende soarten yn de databank, mar der wurdt tefolle tiid bestege oan it ferwurkjen fan de gegevens. Dêrtroch wurde net alle foto's yn it wurk brûkt.
- Snelle soarten erkenning. It bedriuw beweart dat syn pre-trained systeem, dat ynkoarten yn it fjild ynset wurde sil, yn steat is om te prestearjen op par mei (of sels better as) minsklike annotators by it ûnthâlden en herkennen fan mear as hûndert bistesoarten fûn yn in regio.
- Goedkeap apparatuer. AI DeepMind is yn steat om effisjint te rinnen op beskieden hardware mei ûnbetroubere ynternettagong, wat foaral wier is op it Afrikaanske kontinint, wêr't krêftige kompjûters en rappe ynternettagong ferneatigjend wêze kinne foar wylde dieren en ûnbidige djoer om yn te setten. Biofeiligens en kostenbesparring binne wichtige foardielen fan AI foar miljeu-aktivisten.
DeepMind's masine-learsysteem wurdt ferwachte dat se net allinich populaasjegedrach en distribúsje yn detail kinne folgje, mar ek gegevens fluch genôch leverje om natuerbeskermers direkt te reagearjen op koarte termyn feroaringen yn it gedrach fan Serengeti-dieren.
Microsoft folget de oaljefanten
Om earlik te wêzen, konstatearje wy dat DeepMind net it ienige bedriuw is dat dwaande is mei it bewarjen fan kwetsbere populaasjes fan wylde bisten. Dat, Microsoft ferskynde yn Santa Cruz mei har opstart , dy't AI brûkt om Afrikaanske savanne-oaljefanten te folgjen.
De opstart, diel fan it Elephant Listening Project, mei help fan in laboratoarium oan 'e Cornell University, hat in systeem ûntwikkele dat by steat is om gegevens te sammeljen en te analysearjen fan akoestyske sensoren ferspraat oer it Nouabale-Ndoki National Park en omlizzende boskgebieten yn 'e Republyk Kongo. Keunstmjittige yntelliginsje herkent de stim fan oaljefanten yn 'e opnamen - de leechfrekwinsje rommeljende lûden dy't se brûke om mei elkoar te kommunisearjen, en ûntfange ynformaasje oer de grutte fan' e keppel en de rjochting fan har beweging. Neffens Conservation Metrics CEO Matthew McKone kin keunstmjittige yntelliginsje yndividuele bisten sekuer identifisearje dy't net út 'e loft sjoen wurde kinne.
Nijsgjirrich is dat dit projekt resultearre yn 'e ûntwikkeling fan in masine-learalgoritme oplaat op Snapshot Serengeti dat kin identifisearje, beskriuwe en telle mei in krektens fan 96,6%.
TrailGuard Resolve warskôget foar stropers
Intel-oandreaune smart kamera brûkt AI om bedrige Afrikaanske wylde dieren te beskermjen tsjin stropers. De eigenaardichheid fan dit systeem is dat it warskôget foar besykjen om yllegaal bisten te deadzjen fan tefoaren.
Kamera's dy't yn it heule park lizze, brûke in Intel-kompjûterfisyprosessor (Movidius Myriad 2) dy't bisten, minsken en auto's yn echte tiid kin detectearje, wêrtroch parkwachters stropers kinne fange foardat se wat ferkeard dogge.
De nije technology dy't Resolve hat betocht, belooft effektiver te wêzen dan konvinsjonele deteksjesensors. Anti-poaching-kamera's stjoere warskôgings as se beweging detectearje, wat liedt ta in protte falske alaarms en beheine de batterijlibben oant fjouwer wiken. De TrailGuard-kamera brûkt allinich beweging om de kamera wekker te meitsjen en stjoert allinich warskôgings as it minsken yn it frame sjocht. Dat betsjut dat der gâns minder falske positives komme.
Derneist verbruikt de Resolve-kamera praktysk gjin stroom yn 'e standby-modus en kin it oant in jier en in heal duorje sûnder opladen. Mei oare wurden, parkpersoniel sil har feiligens net sa faak hoege te riskearjen as earder. De kamera sels is sawat de grutte fan in potlead, wêrtroch't it minder wierskynlik ûntdutsen wurdt troch stropers.
Wat kinne jo mear lêze op it blog?
→
→
→
→
→
Ynskriuwe op ús -kanaal, om it folgjende artikel net te missen! Wy skriuwe net mear as twa kear yn 'e wike en allinnich op saaklik.
Boarne: www.habr.com