Интернетке қосылған кез келген электр шайнектен AI киберспортшыларды қалай жеңетіні, ескі технологияларға жаңа мүмкіндіктер беретіні және сіздің эскизіңізге сүйене отырып, мысықтардың суреті туралы ести аласыз. Бірақ олар машиналық интеллект қоршаған ортаға қамқорлық жасай алатыны туралы жиі айтады. Cloud4Y бұл олқылықты түзетуге шешім қабылдады.
Африкада жүзеге асырылып жатқан ең қызықты жобаларға тоқталайық.
DeepMind Серенгети табындарын бақылайды
Соңғы 10 жыл бойы биологтар, экологтар және Serengeti Lion Research бағдарламасындағы ерікті табиғатты қорғаушылар Серенгети ұлттық саябағында (Танзания) орналасқан жүздеген дала камераларынан деректерді жинап, талдаумен айналысты. Бұл тіршілігіне қауіп төнген жануарлардың кейбір түрлерінің мінез-құлқын зерттеу үшін қажет. Еріктілер бір жыл бойы ақпаратты өңдеуге, демографиялық көрсеткіштерді, қозғалыстарды және жануарлар белсенділігінің басқа белгілерін зерттеуге жұмсады. AI DeepMind бұл жұмысты 9 айда жасап жатыр.
DeepMind – жасанды интеллект технологияларын дамытатын британдық компания. 2014 жылы оны Alphabet сатып алды. Деректер жиынын пайдалану жасанды интеллект моделін оқыту үшін зерттеу тобы тамаша нәтижелерге қол жеткізді: суреттердегі африкалық жануарларды автоматты түрде анықтап, анықтап және санай алады, бұл оның жұмысын 3 айға тездетеді. DeepMind қызметкерлері мұның неліктен маңызды екенін түсіндіреді:
«Серенгети - ірі сүтқоректілердің біртұтас қауымдастығы бар әлемдегі соңғы қалған жерлердің бірі... Саябақтың айналасындағы адамдардың қол сұғушылықтары күшейген сайын, бұл түрлер аман қалу үшін мінез-құлқын өзгертуге мәжбүр. Ауыл шаруашылығының ұлғаюы, браконьерлік және климаттық ауытқулар жануарлардың мінез-құлқындағы және популяция динамикасындағы өзгерістерге әкеліп соғады, бірақ бұл өзгерістер дәстүрлі зерттеу әдістерін қолдану арқылы бақылау қиын кеңістіктік және уақыттық масштабта орын алды ».
Неліктен жасанды интеллект биологиялық интеллектке қарағанда тиімдірек жұмыс істейді? Мұның бірнеше себептері бар.
- Қосымша фотосуреттер енгізілген. Орнатқаннан бері далалық камералар бірнеше жүз миллион сурет түсірді. Олардың барлығын тану оңай емес, сондықтан еріктілер Zooniverse деп аталатын веб-құралдың көмегімен түрді қолмен анықтауы керек. Қазіргі уақытта дерекқорда 50 түрлі түр бар, бірақ деректерді өңдеуге тым көп уақыт кетеді. Нәтижесінде жұмыста барлық фотосуреттер пайдаланылмайды.
- Түрлерді жылдам тану. Компания жақын арада далаға енгізілетін оның алдын ала дайындалған жүйесі аймақта кездесетін жүзден астам жануарлар түрін есте сақтау және тану бойынша адам аннотаторларымен тең дәрежеде (немесе одан да жақсы) жұмыс істей алады деп мәлімдейді.
- Арзан жабдық. DeepMind AI сенімді емес Интернетке қол жеткізуі бар қарапайым жабдықта тиімді жұмыс істей алады, бұл әсіресе қуатты компьютерлер мен жылдам Интернетке қосылу жабайы табиғатқа зиян тигізуі мүмкін және пайдалану өте қымбат болуы мүмкін Африка континентіне қатысты. Биологиялық қауіпсіздік және шығындарды үнемдеу - қоршаған ортаны қорғау белсенділері үшін AI-ның маңызды артықшылығы.
DeepMind машиналық оқыту жүйесі популяцияның мінез-құлқын және таралуын егжей-тегжейлі қадағалап қана қоймайды, сонымен қатар табиғат қорғаушыларға Серенгети жануарларының мінез-құлқындағы қысқа мерзімді өзгерістерге тез әрекет етуге мүмкіндік беретін деректерді жеткілікті жылдам қамтамасыз етеді деп күтілуде.
Microsoft пілдерді қадағалап жатыр
Әділ болу үшін біз DeepMind жабайы жануарлардың нәзік популяциясын сақтаумен айналысатын жалғыз компания емес екенін атап өтеміз. Осылайша, Microsoft өзінің стартапымен Санта-Круста пайда болды , ол африкалық саванна пілдерін қадағалау үшін AI қолданады.
Корнелл университетіндегі зертхананың көмегімен «Пілді тыңдау» жобасының бір бөлігі болып табылатын стартап Конго Республикасындағы Нуабале-Ндоки ұлттық саябағында және оның айналасындағы орман аумақтарында шашыраңқы акустикалық сенсорлардан деректерді жинауға және талдауға қабілетті жүйені жасады. Жасанды интеллект жазбалардағы пілдердің даусын - олар бір-бірімен сөйлесу үшін пайдаланатын төмен жиілікті гүрілдеген дыбыстарды таниды және табынның көлемі мен оның қозғалыс бағыты туралы ақпарат алады. Conservation Metrics бас директоры Мэттью Макконенің айтуынша, жасанды интеллект ауадан көрінбейтін жеке жануарларды дәл анықтай алады.
Бір қызығы, бұл жоба Snapshot Serengeti-де оқытылған машинаны оқыту алгоритмін жасауға әкелді, ол анықтай, сипаттай және санай алады. 96,6% дәлдікпен.
TrailGuard Resolve браконьерлер туралы ескертеді
Intel компаниясымен жұмыс істейтін смарт камера жойылып бара жатқан африкалық жабайы табиғатты браконьерлерден қорғау үшін AI пайдаланады. Бұл жүйенің ерекшелігі – жануарларды заңсыз өлтіру әрекеттері туралы алдын ала ескертеді.
Бүкіл саябақта орналасқан камералар жануарларды, адамдарды және көліктерді нақты уақытта анықтай алатын Intel компьютерлік көру процессорын (Movidius Myriad 2) пайдаланады, бұл саябақ инспекторларына браконьерлерді дұрыс әрекет жасамас бұрын ұстауға мүмкіндік береді.
Resolve ұсынған жаңа технология кәдімгі анықтау сенсорларына қарағанда тиімдірек болады деп уәде береді. Браконьерлікке қарсы камералар қозғалысты анықтаған сайын ескертулер жібереді, бұл көптеген жалған дабылдарға әкеледі және батареяның қызмет ету мерзімін төрт аптаға дейін шектейді. TrailGuard камерасы камераны ояту үшін қозғалысты ғана пайдаланады және кадрдағы адамдарды көргенде ғана ескертулер жібереді. Бұл жалған позитивтердің айтарлықтай аз болатынын білдіреді.
Бұған қоса, Resolve камерасы күту режимінде қуат тұтынбайды және зарядталмай бір жарым жылға дейін жұмыс істей алады. Басқаша айтқанда, саябақ қызметкерлері өздерінің қауіпсіздігіне бұрынғыдай жиі қауіп төндірмейді. Камераның өзі шамамен қарындаштай, сондықтан оны браконьерлер табу ықтималдығы аз.
Блогта тағы не оқуға болады?
→
→
→
→
→
Біздің жазылым Келесі мақаланы жіберіп алмау үшін арна! Біз аптасына екі реттен көп емес және тек бизнес бойынша жазамыз.
Ақпарат көзі: www.habr.com