Iz bilo kojeg električnog kuhala povezanog na internet, možemo čuti o tome kako AI pobjeđuje esportaše, donosi nove mogućnosti starim tehnologijama i crta mačke prema vašim skicama. No, o tome da se strojna inteligencija također brine o okolišu, govori se rjeđe. Cloud4Y odlučio je ispraviti tu propust.
Razgovarajmo o najzanimljivijim projektima koji se provode u Africi.
DeepMind prati stada Serengetija.
Posljednjih 10 godina biologe, ekologe i dobrovoljne zaštitnike prirodnih resursa unutar programa Serengeti Lion Research prikupljaju i analiziraju podatke sa stotina terenskih kamera smještenih u Nacionalnom parku Serengeti (Tanzanija). To je neophodno za proučavanje ponašanja nekih vrsta životinja čijem postojanju prijeti opasnost. Da bi obradili informacije, proučavajući demografiju, kretanja i druge oznake aktivnosti životinja, volonteri su trošili cijelu godinu. AI DeepMind već sada obavlja taj posao unutar 9 mjeseci.
DeepMind je britanska kompanija koja razvija tehnologije umjetne inteligencije. Godine 2014. je kupljena od strane Alphabet. Koristeći skup podataka za treniranje modela umjetne inteligencije, znanstvena grupa postigla je izvrsne rezultate: može automatski otkrivati, identificirati i brojati afričke životinje na snimcima, obavljajući svoj posao 3 mjeseca brže. Zašto je to važno, objašnjavaju zaposlenici DeepMind:
«Serengeti je jedno od posljednjih preostalih mjesta na svijetu gdje se nalazi netaknuta zajednica velikih sisavaca… Kako ljudska invazija oko parka postaje intenzivnija, ove vrste prisiljene su promijeniti svoje ponašanje kako bi preživjele. Rastuća poljoprivreda, krivolov i klimatske anomalije doprinose promjenama u ponašanju životinja i dinamici populacije, ali se te promjene događaju u prostornim i vremenskim razmjerima koje je teško kontrolirati tradicionalnim istraživačkim metodama.»
Zašto umjetna inteligencija djeluje učinkovitije od biološke? Ima nekoliko razloga.
- Uključuje se više fotografija.. Od trenutka postavljanja terenskih kamera snimljeno je nekoliko stotina milijuna slika. Nisu sve lako prepoznatljive, stoga volonterima preostaje ručno identificirati vrste koristeći web alat zvani Zooniverse. U bazi trenutno postoji 50 različitih vrsta, no obrada podataka traje predugo. Kao rezultat toga, ne koriste se sve fotografije u radu.
- Brzo prepoznavanje vrsta. Tvrtka tvrdi da njihov prethodno obučeni sustav, koji će uskoro biti implementiran u terenskim uvjetima, može raditi usporedivo (ili čak bolje) s ljudskim anotaorima, pamteći i prepoznajući više od stotinu vrsta životinja koje obitavaju u tom području.
- Jeftina oprema. AI DeepMind može učinkovito raditi na "skromnoj" opremi s nepouzdanom internetskom povezanošću, što je posebno važno za afrički kontinent, gdje snažna računala i brzi pristup internetu mogu biti štetni za prirodu i preskupi za implementaciju. Biološka sigurnost i ušteda sredstava su važne prednosti AI za ekološke aktiviste.
Očekuje se da će sustav strojno učenja DeepMind moći ne samo detaljno pratiti ponašanje i distribuciju populacije, već i dovoljno brzo pružati podatke kako bi zaštitnici okoliša mogli na vrijeme reagirati na kratkoročne promjene u ponašanju životinja Serengetija.
Microsoft prati slonove
Za pravdu, treba napomenuti da DeepMind nije jedina tvrtka koja se brine za očuvanje krhkih populacija divljih životinja. Microsoft se istaknuo u Santa Cruzu sa svojim startupom , koji koristi AI kako bi pratio afričke slonove savane.
Startup unutar projekta Elephant Listening Project u suradnji s laboratorijem Cornell University razvio je sustav sposoban prikupljati i analizirati podatke s akustičnih senzora raspoređenih po cijelom Nacionalnom parku Nouabalé-Ndoki i okolnim šumskim područjima u Republici Kongo. Umjetna inteligencija prepoznaje na snimkama glasove slonova — niskofrekventne tutnjave koje koriste za međusobnu komunikaciju, te dobiva informacije o brojnosti čopora i smjeru njegovog kretanja. Prema riječima izvršnog direktora Conservation Metricsa, Matthew McCowna, umjetna inteligencija može precizno identificirati pojedinačne životinje koje nije moguće vidjeti iz zraka.
Zanimljivo je da je zahvaljujući ovom projektu razvijen algoritam strojnog učenja, obučavan na Snapshot Serengeti, koji može identificirati, opisivati i brojati s točnošću od 96,6%.
TrailGuard Resolve upozorava na krivolovce
Inteligentna kamera temeljena na Intelu koristi AI za zaštitu afričkih divljih životinja koje su ugrožene. Značajka ovog sustava je ta što unaprijed upozorava na pokušaje ilegalnog ubijanja životinja.
Kamerama postavljenim unutar parka upravlja Intelov procesor računalnog vida (Movidius Myriad 2), koji može u stvarnom vremenu otkriti životinje, ljude i vozila, čime omogućuje čuvarima parka da uhvate krivolovce prije nego što naprave štetu.
Nova tehnologija koju je osmislila Resolve obećava biti učinkovitija u odnosu na tradicionalne senzore. Kamere za borbu protiv krivolova šalju upozorenja svaki put kada otkriju pokret, što dovodi do brojnih lažnih alarma i ograničava životni vijek baterije na četiri tjedna. Kamera TrailGuard koristi pokret samo za buđenje kamere i šalje upozorenja tek kad u kadru vidi ljude. To znači da će lažnih alarma biti znatno manje.
Osim toga, kamera Resolve gotovo da ne troši energiju u stanju pripravnosti i može raditi i do godinu i pol dana bez punjenja. Drugim riječima, osoblje na terenu neće morati riskirati svoju sigurnost tako često kao prije. Sama kamera je veličine olovke, što smanjuje vjerojatnost da će je krivolovci primijetiti.
Što još korisnog možete pročitati na blogu
→
→
→
→
→
Pretplatite se na naš -kanal, kako ne biste propustili novi članak! Pišemo najviše dva puta tjedno i samo po potrebi.
Izvor: habr.com
