AI ជួយសិក្សាសត្វនៅអាហ្វ្រិក

ពីកំសៀវអគ្គិសនីណាមួយដែលភ្ជាប់ទៅអ៊ីនធឺណិត អ្នកអាចឮអំពីរបៀបដែល AI យកឈ្នះលើអត្តពលិកតាមអ៊ីនធឺណិត ផ្តល់ឱកាសថ្មីៗដល់បច្ចេកវិទ្យាចាស់ៗ និងគូររូបឆ្មាដោយផ្អែកលើគំនូរព្រាងរបស់អ្នក។ ប៉ុន្តែពួកគេនិយាយតិចជាញឹកញាប់អំពីការពិតដែលថាភាពវៃឆ្លាតរបស់ម៉ាស៊ីនក៏គ្រប់គ្រងការថែរក្សាបរិស្ថានផងដែរ។ Cloud4Y បានសម្រេចចិត្តកែតម្រូវការខកខាននេះ។

ចូរនិយាយអំពីគម្រោងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតដែលកំពុងត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងទ្វីបអាហ្រ្វិក។

DeepMind តាមដានហ្វូងសត្វ Serengeti

អស់រយៈពេល 10 ឆ្នាំកន្លងមកនេះ អ្នកជីវវិទូ អ្នកបរិស្ថានវិទ្យា និងអ្នកអភិរក្សស្ម័គ្រចិត្តនៅក្នុងកម្មវិធី Serengeti Lion Research បាននឹងកំពុងប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យពីកាមេរ៉ារាប់រយដែលមានទីតាំងនៅឧទ្យានជាតិ Serengeti (តង់ហ្សានី)។ នេះគឺចាំបាច់ដើម្បីសិក្សាពីឥរិយាបថនៃប្រភេទសត្វមួយចំនួនដែលអត្ថិភាពរបស់វាត្រូវបានគំរាមកំហែង។ អ្នកស្ម័គ្រចិត្តបានចំណាយពេលពេញមួយឆ្នាំដើម្បីដំណើរការព័ត៌មាន សិក្សាពីប្រជាសាស្រ្ត ចលនា និងសញ្ញាសម្គាល់ផ្សេងទៀតនៃសកម្មភាពសត្វ។ AI DeepMind កំពុងធ្វើការងារនេះរួចហើយក្នុងរយៈពេល 9 ខែ។

DeepMind ជា​ក្រុមហ៊ុន​របស់​ចក្រភព​អង់គ្លេស​ដែល​អភិវឌ្ឍ​បច្ចេកវិទ្យា​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត។ នៅឆ្នាំ 2014 វាត្រូវបានទិញដោយ Alphabet ។ ការប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យ រូបថត Serengeti ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ក្រុមស្រាវជ្រាវទទួលបានលទ្ធផលល្អ៖ AI DeepMind អាចរកឃើញ កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងរាប់សត្វអាហ្រ្វិកដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅក្នុងរូបភាព ដែលធ្វើឱ្យការងាររបស់វាលឿនជាង 3 ខែ។ បុគ្គលិក DeepMind ពន្យល់ពីមូលហេតុដែលរឿងនេះសំខាន់៖

“Serengeti គឺជាកន្លែងដែលនៅសល់ចុងក្រោយមួយក្នុងពិភពលោក ដែលមានសហគមន៍ថនិកសត្វធំៗ… នៅពេលដែលការទន្ទ្រានយកមនុស្សនៅជុំវិញឧទ្យានកាន់តែខ្លាំងក្លា សត្វទាំងនេះត្រូវបានបង្ខំឱ្យផ្លាស់ប្តូរអាកប្បកិរិយារបស់ពួកគេ ដើម្បីរស់រានមានជីវិត។ ការបង្កើនវិស័យកសិកម្ម ការបរបាញ់សត្វ និងភាពមិនប្រក្រតីនៃអាកាសធាតុកំពុងជំរុញការផ្លាស់ប្តូរឥរិយាបថសត្វ និងសក្ដានុពលចំនួនប្រជាជន ប៉ុន្តែការផ្លាស់ប្តូរទាំងនេះបានកើតឡើងលើមាត្រដ្ឋាន និងបណ្ដោះអាសន្ន ដែលពិបាកក្នុងការត្រួតពិនិត្យដោយប្រើវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបែបប្រពៃណី។

ហេតុអ្វី​បាន​ជា​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​មាន​ប្រសិទ្ធភាព​ជាង​បញ្ញា​ជីវសាស្ត្រ? មានហេតុផលជាច្រើនសម្រាប់រឿងនេះ។

• រួមបញ្ចូលរូបថតជាច្រើនទៀត. ចាប់តាំងពីការដំឡើងមក កាមេរ៉ាវាលបានចាប់យករូបភាពរាប់រយលាន មិនមែនពួកវាទាំងអស់ងាយស្រួលសម្គាល់ទេ ដូច្នេះអ្នកស្ម័គ្រចិត្តត្រូវតែកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភេទសត្វដោយដៃដោយប្រើឧបករណ៍គេហទំព័រដែលមានឈ្មោះថា Zooniverse ។ បច្ចុប្បន្នមាន 50 ប្រភេទផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ប៉ុន្តែត្រូវចំណាយពេលច្រើនពេកក្នុងដំណើរការទិន្នន័យ។ ជាលទ្ធផល មិនមែនរូបថតទាំងអស់ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងការងារនោះទេ។
• ការទទួលស្គាល់ប្រភេទសត្វលឿន. ក្រុមហ៊ុនអះអាងថាប្រព័ន្ធមុនការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ខ្លួនដែលនឹងត្រូវដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ក្នុងពេលឆាប់ៗនេះក្នុងវិស័យនេះ គឺមានសមត្ថភាពអាចអនុវត្តបានដូចទៅនឹង (ឬប្រសើរជាង) អ្នកកំណត់ចំណាំរបស់មនុស្សក្នុងការចងចាំ និងទទួលស្គាល់ប្រភេទសត្វជាងមួយរយប្រភេទដែលបានរកឃើញនៅក្នុងតំបន់មួយ។
• ឧបករណ៍ថោក. AI DeepMind អាចដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពលើផ្នែករឹងល្មមជាមួយនឹងការចូលប្រើអ៊ីនធឺណិតដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត ដែលជាការពិតជាពិសេសនៅលើទ្វីបអាហ្រ្វិក ដែលកុំព្យូទ័រដ៏មានថាមពល និងការចូលប្រើអ៊ីនធឺណិតលឿនអាចបំផ្លាញសត្វព្រៃ និងមានតម្លៃថ្លៃក្នុងការដាក់ពង្រាយ។ សុវត្ថិភាពជីវសាស្រ្ត និងការសន្សំថ្លៃដើម គឺជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់នៃ AI សម្រាប់សកម្មជនបរិស្ថាន។

ប្រព័ន្ធសិក្សាតាមម៉ាស៊ីនរបស់ DeepMind ត្រូវបានគេរំពឹងថាមិនត្រឹមតែអាចតាមដានឥរិយាបថចំនួនប្រជាជន និងការចែកចាយយ៉ាងលម្អិតប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងផ្តល់ទិន្នន័យបានលឿនគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីឱ្យអ្នកអភិរក្សឆ្លើយតបភ្លាមៗចំពោះការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលខ្លីនៃអាកប្បកិរិយារបស់សត្វ Serengeti ។

ក្រុមហ៊ុន Microsoft កំពុងតាមដានដំរី

ដើម្បីឱ្យមានភាពយុត្តិធម៌ យើងកត់សម្គាល់ថា DeepMind មិនមែនជាក្រុមហ៊ុនតែមួយគត់ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការជួយសង្គ្រោះសត្វព្រៃដែលងាយរងគ្រោះនោះទេ។ ដូច្នេះ Microsoft បានបង្ហាញនៅ Santa Cruz ជាមួយនឹងការចាប់ផ្តើមរបស់ខ្លួន។ រង្វាស់នៃការអភិរក្សដែលប្រើ AI ដើម្បីតាមដានដំរីព្រៃអាហ្វ្រិក។

ការចាប់ផ្តើមដែលជាផ្នែកមួយនៃគម្រោង Elephant Listening ដោយមានជំនួយពីមន្ទីរពិសោធន៍នៅសាកលវិទ្យាល័យ Cornell បានបង្កើតប្រព័ន្ធដែលមានសមត្ថភាពប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសូរស័ព្ទដែលរាយប៉ាយពាសពេញឧទ្យានជាតិ Nouabale-Ndoki និងតំបន់ព្រៃឈើជុំវិញក្នុងសាធារណរដ្ឋកុងហ្គោ។ បញ្ញាសិប្បនិមិត្តទទួលស្គាល់សំឡេងសត្វដំរីនៅក្នុងការថតសំឡេង - សំឡេងរោទិ៍ដែលមានប្រេកង់ទាបដែលពួកគេប្រើដើម្បីទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមក និងទទួលព័ត៌មានអំពីទំហំហ្វូង និងទិសដៅនៃចលនារបស់វា។ យោងតាមលោក Matthew McKone នាយកប្រតិបត្តិនៃ Conservation Metrics បញ្ញាសិប្បនិមិត្តអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណសត្វនីមួយៗយ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដែលមិនអាចមើលឃើញពីលើអាកាស។

គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ គម្រោងនេះបណ្តាលឱ្យមានការអភិវឌ្ឍន៍នៃក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើ Snapshot Serengeti ដែលអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណ ពិពណ៌នា និងរាប់ សត្វព្រៃ ជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវ 96,6% ។

TrailGuard Resolve ព្រមានអំពីអ្នកប្រមាញ់

កាមេរ៉ាឆ្លាតវៃដំណើរការដោយ Intel ប្រើ AI ដើម្បីការពារសត្វព្រៃអាហ្វ្រិកដែលជិតផុតពូជពីអ្នកប្រមាញ់។ ភាពពិសេសនៃប្រព័ន្ធនេះគឺថាវាព្រមានអំពីការប៉ុនប៉ងសម្លាប់សត្វដោយខុសច្បាប់ជាមុន។

កាមេរ៉ាដែលមានទីតាំងនៅទូទាំងឧទ្យានប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធដំណើរការ Intel computer vision (Movidius Myriad 2) ដែលអាចចាប់សត្វ មនុស្ស និងយានជំនិះក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអនុរក្សឧទ្យានចាប់អ្នកប្រមាញ់មុនពេលពួកគេធ្វើអ្វីខុស។

បច្ចេកវិទ្យាថ្មីដែល Resolve បានបង្កើតឡើងជាមួយនឹងការសន្យាថានឹងមានប្រសិទ្ធភាពជាងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញារាវរកធម្មតា។ កាមេរ៉ាប្រឆាំងការលួចបន្លំផ្ញើការដាស់តឿនរាល់ពេលដែលពួកវារកឃើញចលនា ដែលនាំឱ្យមានការជូនដំណឹងមិនពិតជាច្រើន និងកំណត់អាយុកាលថ្មដល់ទៅ XNUMX សប្តាហ៍។ កាមេរ៉ា TrailGuard ប្រើតែចលនាដើម្បីដាស់កាមេរ៉ា ហើយផ្ញើការជូនដំណឹងនៅពេលដែលវាឃើញមនុស្សនៅក្នុងស៊ុមប៉ុណ្ណោះ។ នេះ​មាន​ន័យ​ថា​នឹង​មាន​ភាព​វិជ្ជមាន​មិន​ពិត​តិច​តួច​យ៉ាង​ខ្លាំង។

លើសពីនេះ កាមេរ៉ា Resolve ប្រើប្រាស់ថាមពលស្ទើរតែគ្មាននៅក្នុងរបៀបរង់ចាំ ហើយអាចប្រើប្រាស់បានរហូតដល់មួយឆ្នាំកន្លះដោយមិនចាំបាច់បញ្ចូលថ្ម។ ម្យ៉ាងវិញទៀត បុគ្គលិកឧទ្យាននឹងមិនត្រូវប្រថុយសុវត្ថិភាពរបស់ពួកគេញឹកញាប់ដូចពីមុននោះទេ។ កាមេរ៉ាខ្លួនវាមានទំហំប៉ុនខ្មៅដៃ ដែលធ្វើឱ្យវាមិនសូវត្រូវបានគេរកឃើញដោយអ្នកប្រមាញ់។

តើអ្នកអាចអានអ្វីទៀតនៅលើប្លក់? Cloud4Y

→ vGPU - មិនអាចមិនអើពើបានទេ។
→ Beer Intelligence - AI កើតឡើងជាមួយស្រាបៀរ
→ 4 វិធីដើម្បីរក្សាទុកនៅលើពពកបម្រុងទុក
→ 5 ការចែកចាយ Kubernetes ល្អបំផុត
→ មនុស្សយន្ត និងផ្លែស្ត្របឺរី៖ របៀបដែល AI បង្កើនផលិតភាពវាល

ជាវប្រចាំរបស់យើង។ Telegram-channel ដូច្នេះអ្នកកុំខកខានអត្ថបទបន្ទាប់! យើងសរសេរមិនលើសពីពីរដងក្នុងមួយសប្តាហ៍ ហើយសម្រាប់តែអាជីវកម្មប៉ុណ្ណោះ។

ប្រភព: www.habr.com