Desde calquera chaleira eléctrica conectada a Internet, podes escoitar sobre como a IA vence aos ciberdeportistas, dá novas oportunidades ás vellas tecnoloxías e debuxa gatos a partir do teu bosquexo. Pero falan con menos frecuencia do feito de que a intelixencia da máquina tamén consegue coidar o medio ambiente. Cloud4Y decidiu corrixir esta omisión.
Falemos dos proxectos máis interesantes que se están a executar en África.
DeepMind rastrexa os rabaños do Serengeti
Durante os últimos 10 anos, biólogos, ecoloxistas e conservacionistas voluntarios do programa Serengeti Lion Research estiveron recollendo e analizando datos de centos de cámaras de campo situadas no Parque Nacional do Serengeti (Tanzania). Isto é necesario para estudar o comportamento de certas especies de animais cuxa existencia está ameazada. Os voluntarios pasaron un ano enteiro procesando a información, estudando a demografía, os movementos e outros marcadores da actividade animal. AI DeepMind xa está a facer este traballo en 9 meses.
DeepMind é unha empresa británica que desenvolve tecnoloxías de intelixencia artificial. En 2014, foi comprado por Alphabet. Usando o conxunto de datos para adestrar un modelo de intelixencia artificial, o equipo de investigación obtivo excelentes resultados: pode detectar, identificar e contar automaticamente animais africanos en imaxes, facendo que o seu traballo sexa 3 meses máis rápido. Os empregados de DeepMind explican por que isto é importante:
"O Serengeti é un dos últimos lugares que quedan no mundo cunha comunidade intacta de grandes mamíferos... A medida que a invasión humana ao redor do parque se fai máis intensa, estas especies vense obrigadas a cambiar o seu comportamento para sobrevivir. O aumento da agricultura, a caza furtiva e as anomalías climáticas están a impulsar cambios no comportamento dos animais e na dinámica das poboacións, pero estes cambios ocorreron a escalas espaciais e temporais que son difíciles de controlar mediante métodos de investigación tradicionais.
Por que a intelixencia artificial funciona de forma máis eficiente que a intelixencia biolóxica? Hai varias razóns para iso.
- Máis fotos incluídas. Desde a instalación, as cámaras de campo captaron varios centos de millóns de imaxes. Non todos son fáciles de recoñecer, polo que os voluntarios teñen que identificar manualmente as especies mediante unha ferramenta web chamada Zooniverse. Actualmente hai 50 especies diferentes na base de datos, pero pásase demasiado tempo procesando os datos. Como resultado, non todas as fotografías se utilizan no traballo.
- Recoñecemento rápido de especies. A compañía afirma que o seu sistema preadestrado, que pronto se despregará no campo, é capaz de funcionar á par (ou incluso mellor que) dos anotadores humanos á hora de lembrar e recoñecer máis de cen especies animais que se atopan nunha rexión.
- Equipo barato. AI DeepMind é capaz de funcionar de forma eficiente en hardware modesto cun acceso a Internet pouco fiable, o que é especialmente certo no continente africano, onde os ordenadores potentes e o acceso rápido a Internet poden ser destrutivos para a vida salvaxe e ser prohibitivamente caros de implementar. A bioseguridade e o aforro de custos son importantes beneficios da IA para os activistas ambientais.
Espérase que o sistema de aprendizaxe automática de DeepMind non só sexa capaz de rastrexar o comportamento e a distribución da poboación en detalle, senón que tamén proporcione datos con suficiente rapidez para permitir que os conservacionistas respondan rapidamente aos cambios a curto prazo no comportamento dos animais do Serengeti.
Microsoft está a rastrexar os elefantes
Para ser xustos, observamos que DeepMind non é a única empresa que se preocupa por salvar poboacións fráxiles de animais salvaxes. Entón, Microsoft presentouse en Santa Cruz coa súa posta en marcha , que usa a IA para rastrexar os elefantes africanos da sabana.
A startup, que forma parte do Elephant Listening Project, coa axuda dun laboratorio da Universidade de Cornell, desenvolveu un sistema capaz de recoller e analizar datos de sensores acústicos espallados polo Parque Nacional Nouabale-Ndoki e as zonas forestais circundantes da República do Congo. A intelixencia artificial recoñece a voz dos elefantes nas gravacións, os sons de baixa frecuencia que usan para comunicarse entre eles, e recibe información sobre o tamaño do rabaño e a dirección do seu movemento. Segundo o CEO de Conservation Metrics, Matthew McKone, a intelixencia artificial pode identificar con precisión animais individuais que non se poden ver desde o aire.
Curiosamente, este proxecto deu como resultado o desenvolvemento dun algoritmo de aprendizaxe automática adestrado en Snapshot Serengeti que pode identificar, describir e contar cunha precisión do 96,6%.
TrailGuard Resolve advirte sobre os cazadores furtivos
A cámara intelixente alimentada por Intel usa IA para protexer a fauna africana ameazada dos cazadores furtivos. A peculiaridade deste sistema é que avisa con antelación sobre os intentos de matar animais ilegalmente.
As cámaras situadas por todo o parque usan un procesador de visión por ordenador Intel (Movidius Myriad 2) que pode detectar animais, persoas e vehículos en tempo real, o que permite que os gardas do parque poidan atrapar aos cazadores furtivos antes de que fagan algo mal.
A nova tecnoloxía que presentou Resolve promete ser máis eficaz que os sensores de detección convencionais. As cámaras contra a caza furtiva envían alertas sempre que detectan movemento, o que provoca moitas falsas alarmas e limita a duración da batería a catro semanas. A cámara TrailGuard só usa o movemento para espertar a cámara e só envía alertas cando ve persoas no cadro. Isto significa que haberá significativamente menos falsos positivos.
Ademais, a cámara Resolve practicamente non consume enerxía no modo de espera e pode durar ata ano e medio sen recargala. Noutras palabras, o persoal do parque non terá que arriscar a súa seguridade con tanta frecuencia como antes. A propia cámara ten aproximadamente o tamaño dun lapis, polo que é menos probable que sexa descuberta polos cazadores furtivos.
Que máis podes ler no blog?
→
→
→
→
→
Subscríbete ao noso -canle, para non perder o seguinte artigo! Escribimos non máis de dúas veces por semana e só por negocios.
Fonte: www.habr.com