インターネットに接続された電気ケトルから、AI がどのようにサイバーアスリートに勝利し、古いテクノロジーに新たな機会を与え、スケッチに基づいて猫を描くかについて聞くことができます。 しかし、機械知能が環境にも配慮しているという事実については、あまり語られません。 Cloud4Y はこの欠落を修正することにしました。
アフリカで実施されている最も興味深いプロジェクトについて話しましょう。
DeepMind がセレンゲティの群れを追跡
過去 10 年間、セレンゲティ ライオン研究プログラムの生物学者、生態学者、ボランティア保護活動家は、セレンゲティ国立公園 (タンザニア) にある数百台の野外カメラからデータを収集し、分析してきました。 これは、存在が脅かされている特定の種の動物の行動を研究するために必要です。 ボランティアたちは丸9年をかけて情報を処理し、人口統計、動き、その他の動物活動の指標を研究した。 AI DeepMind はすでにこの仕事を XNUMX か月で実行しています。
DeepMind は、人工知能技術を開発している英国の企業です。 2014年にアルファベットに買収された。 データセットの使用 人工知能モデルをトレーニングするために、研究チームは優れた結果を達成しました。 画像内のアフリカの動物を自動的に検出、識別、カウントできるため、作業が 3 か月短縮されます。 DeepMind の従業員は、これが重要である理由を次のように説明しています。
「セレンゲティは、大型哺乳類のコミュニティがそのまま残っている、世界で最後に残っている場所の XNUMX つです...公園周辺への人間の侵入が激化するにつれ、これらの種は生き残るために行動を変えることを余儀なくされています。 農業の増加、密猟、気候異常が動物の行動や個体群動態の変化を引き起こしていますが、これらの変化は空間的および時間的スケールで発生しており、従来の研究方法では監視することが困難です。」
なぜ人工知能は生物学的知能よりも効率的に機能するのでしょうか? これにはいくつかの理由があります。
- さらに多くの写真が含まれています。 設置以来、フィールドカメラは数億枚の画像を撮影してきました。 すべての種を簡単に認識できるわけではないため、ボランティアは Zooniverse と呼ばれる Web ツールを使用して手動で種を識別する必要があります。 現在データベースには 50 の異なる種がありますが、データの処理に時間がかかりすぎます。 そのため、すべての写真が作品に使用されているわけではありません。
- 迅速な種認識。 同社は、間もなく現場に導入される事前トレーニング済みシステムは、ある地域で見られるXNUMX種以上の動物の記憶と認識において、人間のアノテーターと同等（またはそれ以上）の性能を発揮できると主張している。
- 安価な機器。 AI DeepMind は、インターネット アクセスが不安定な小規模なハードウェアでも効率的に実行できます。これは特にアフリカ大陸に当てはまります。アフリカ大陸では、強力なコンピューターと高速インターネット アクセスが野生生物に破壊的であり、導入に法外な費用がかかる可能性があります。 環境活動家にとって、バイオセキュリティとコスト削減は AI の重要な利点です。
DeepMind の機械学習システムは、個体群の行動と分布を詳細に追跡できるだけでなく、保護活動家がセレンゲティの動物の行動の短期的な変化に迅速に対応できるよう十分な速さでデータを提供できると期待されています。
マイクロソフトはゾウを追跡中
公平を期すために言うと、脆弱な野生動物の個体群を救うことに関心を持っている企業はディープマインドだけではないことに注意してください。 そこでマイクロソフトはスタートアップとともにサンタクルーズに現れた 、AIを使用してアフリカのサバンナゾウを追跡します。
Elephant Listening Projectの一環であるこのスタートアップは、コーネル大学の研究室の協力を得て、コンゴ共和国のヌアバレ・ンドキ国立公園とその周囲の森林地帯に点在する音響センサーからデータを収集し、分析できるシステムを開発した。 人工知能は、録音されたゾウの声、つまりゾウが互いにコミュニケーションするために使用する低周波のゴロゴロ音を認識し、群れの規模と移動方向に関する情報を受け取ります。 Conservation Metrics CEO の Matthew McKone 氏によると、人工知能は上空からは見えない個々の動物を正確に識別できるそうです。
興味深いことに、このプロジェクトは、スナップショット セレンゲティで訓練された機械学習アルゴリズムの開発につながりました。このアルゴリズムは、特定、記述、カウントできるようになります。 精度は 96,6% です。
TrailGuard Resolve が密猟者について警告
Intel 搭載のスマート カメラは AI を使用して、絶滅の危機に瀕しているアフリカの野生動物を密猟者から守ります。 このシステムの特徴は、動物を違法に殺そうとする試みを事前に警告することです。
公園全体に設置されたカメラは、動物、人、車両をリアルタイムで検出できるインテル コンピューター ビジョン プロセッサー (Movidius Myriad 2) を使用しているため、公園の監視員は密猟者が何か悪いことをする前に捕まえることができます。
Resolve が考案した新しい技術は、従来の検知センサーよりも効果的であることが期待されています。 密猟防止カメラは動きを検知するたびに警告を送信するため、多くの誤報が発生し、バッテリー寿命が XNUMX 週間に制限されます。 TrailGuard カメラはモーションのみを使用してカメラを起動し、フレーム内に人が写った場合にのみアラートを送信します。 これは、誤検知が大幅に減少することを意味します。
さらに、Resolve カメラはスタンバイ モードでは電力をほとんど消費せず、再充電せずに最大 XNUMX 年半使用できます。 言い換えれば、公園スタッフは以前ほど頻繁に安全を危険にさらす必要がなくなります。 カメラ自体は鉛筆ほどの大きさなので、密猟者に発見される可能性は低くなります。
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出所： habr.com