Интернетке туташкан бардык электр чайнектен сиз AI киберспортчуларды кантип жеңип, эски технологияларга жаңы мүмкүнчүлүктөрдү берип, эскизиңиздин негизинде мышыктарды тартканы тууралуу уга аласыз. Бирок алар машиналык чалгындоо айлана-чөйрөгө кам көрүүгө жетишкендиги жөнүндө азыраак айтышат. Cloud4Y бул кемчиликти оңдоону чечти.
Африкада ишке ашырылып жаткан эң кызыктуу долбоорлор тууралуу сөз кылалы.
DeepMind Серенгети үйүрлөрүн көзөмөлдөйт
Акыркы 10 жылдан бери биологдор, экологдор жана ыктыярдуу жаратылышты коргоочулар Серенгети Арстанын изилдөө программасында Серенгети улуттук паркында (Танзания) жайгашкан жүздөгөн талаа камераларынан маалыматтарды чогултуп, талдап келишкен. Бул жашоо коркунучу бар жаныбарлардын айрым түрлөрүнүн жүрүм-турумун изилдөө үчүн зарыл. Ыктыярчылар бир жыл бою маалыматты иштеп чыгууга, демографияны, кыймылдарды жана жаныбарлардын активдүүлүгүнүн башка маркерлерин изилдөөгө жумшашкан. AI DeepMind бул ишти 9 айдын ичинде аткарып жатат.
DeepMind — жасалма интеллект технологияларын иштеп чыгуучу британиялык компания. 2014-жылы аны Alphabet сатып алган. Берилиштер топтомун колдонуу жасалма интеллект моделин окутуу үчүн, изилдөө тобу мыкты натыйжаларга жетишти: сүрөттөрдөн африкалык жаныбарларды автоматтык түрдө таап, аныктап жана санай алат, бул анын ишин 3 айга тезирээк кылат. DeepMind кызматкерлери бул эмне үчүн маанилүү экенин түшүндүрүшөт:
«Серенгети - дүйнөдөгү эң акыркы калган жерлердин бири, ири сүт эмүүчүлөрдүн бүтүн коомчулугу... Парктын айланасына адамдардын кол салуусу күчөгөн сайын, бул түрлөр аман калуу үчүн жүрүм-турумун өзгөртүүгө аргасыз болушат. Айыл чарбанын, браконьерликтин жана климаттык аномалиялардын өсүшү жаныбарлардын жүрүм-турумунун жана популяциянын динамикасынын өзгөрүшүнө түрткү болууда, бирок бул өзгөрүүлөр салттуу изилдөө ыкмаларын колдонуу менен байкоо жүргүзүү кыйын болгон мейкиндик жана убакыттык масштабда болгон.
Эмне үчүн жасалма интеллект биологиялык интеллектке караганда эффективдүү иштейт? Мунун бир нече себептери бар.
- Көбүрөөк сүрөттөр камтылган. Орнотуудан бери талаа камералары бир нече жүз миллион сүрөттөрдү тартып алышкан. Алардын баарын таануу оңой эмес, андыктан ыктыярчылар Zooniverse деп аталган желе куралынын жардамы менен түрдү кол менен аныкташы керек. Учурда маалымат базасында 50 түрдүү түр бар, бирок маалыматтарды иштетүүгө өтө көп убакыт кетет. Натый-жада эмгекте бардык эле фотографиялар колдонулбайт.
- Түрлөрдү тез таануу. Компаниянын ырастоосунда, жакын арада талаага жайылтыла турган анын алдын ала даярдалган системасы бир аймакта табылган жүздөн ашык жаныбарлардын түрлөрүн эстеп жана таанууда адам аннотаторлору менен тең (же андан да жакшыраак) иштей алат.
- Арзан жабдуулар. AI DeepMind ишеничсиз Интернетке кирүү мүмкүнчүлүгү бар жөнөкөй аппараттык жабдыктарда натыйжалуу иштей алат, бул өзгөчө Африка континентинде, күчтүү компьютерлер жана тез Интернетке кирүү жапайы жаратылышка зыян келтириши мүмкүн жана жайылтуу өтө кымбат болушу мүмкүн. Биокоопсуздук жана чыгымдарды үнөмдөө - бул курчап турган чөйрөнү коргоочу активисттер үчүн AIнын маанилүү пайдасы.
DeepMindдин машинаны үйрөнүү системасы калктын жүрүм-турумуна жана бөлүштүрүлүшүнө деталдуу түрдө көз салып тим болбостон, жаратылышты коргоочуларга Серенгети жаныбарларынын жүрүм-турумундагы кыска мөөнөттүү өзгөрүүлөргө тез арада жооп кайтарууга мүмкүндүк берүүчү маалыматтарды тез камсыздай алат деп күтүлүүдө.
Microsoft пилдерди аңдып жатат
Калыстык үчүн, биз DeepMind жапайы жаныбарлардын морт популяциясын сактап калуу менен алектенген жалгыз компания эмес экенин белгилейбиз. Ошентип, Microsoft өзүнүн стартапы менен Санта-Круста пайда болду Африкалык саванна пилдерин көзөмөлдөө үчүн AI колдонот.
Стартап Elephant Listening долбоору Корнелл университетинин лабораториясынын жардамы менен Ноуабеле-Ндоки улуттук паркында жана Конго Республикасындагы токойлордун айланасында жайгашкан акустикалык сенсорлордон маалыматтарды чогултууга жана талдоо жүргүзүүгө жөндөмдүү системаны иштеп чыкты. Жасалма интеллект жазуулардагы пилдердин үнүн – алар бири-бири менен байланышуу үчүн колдонгон төмөнкү жыштыктагы күрүлдөгөн үндөрдү тааныйт жана үйүрдүн чоңдугу жана анын кыймылынын багыты тууралуу маалымат алат. Conservation Metrics компаниясынын башкы директору Мэттью Маккондун айтымында, жасалма интеллект абадан көрүнбөгөн жаныбарларды так аныктай алат.
Кызыгы, бул долбоор Snapshot Serengetiде үйрөтүлгөн машинаны үйрөнүү алгоритмин иштеп чыгууга алып келди, ал аныктап, сүрөттөп жана санай алат 96,6% тактык менен.
TrailGuard Resolve браконьерлер тууралуу эскертет
Intel менен иштеген акылдуу камера жоголуп бара жаткан африкалык жапайы жаныбарларды браконьерлерден коргоо үчүн AI колдонот. Бул системанын өзгөчөлүгү жаныбарларды мыйзамсыз өлтүрүү аракеттери тууралуу алдын ала эскертет.
Бүткүл паркта жайгашкан камералар Intel компьютердик көрүү процессорун (Movidius Myriad 2) колдонушат, ал жаныбарларды, адамдарды жана унааларды реалдуу убакытта аныктап, парктын инспекторлоруна браконьерлерди туура эмес кылганга чейин кармоого мүмкүндүк берет.
Resolve ойлоп тапкан жаңы технология кадимки аныктоо сенсорлоруна караганда натыйжалуураак болорун убада кылууда. Браконьерликке каршы камералар кыймылды байкаган сайын эскертүүлөрдү жөнөтөт, бул көптөгөн жалган сигналдарга алып келип, батареянын иштөө мөөнөтүн төрт жумага чейин чектейт. TrailGuard камерасы камераны ойготуу үчүн гана кыймылды колдонот жана ал кадрдагы адамдарды көргөндө гана эскертүүлөрдү жөнөтөт. Бул алда канча азыраак жалган оң болот дегенди билдирет.
Кошумчалай кетсек, Resolve камерасы күтүү режиминде дээрлик эч кандай энергияны керектебейт жана кайра заряддалбастан бир жарым жылга чейин иштей алат. Башкача айтканда, сейил бак кызматкерлери мурдагыдай эле өз коопсуздугун тобокелге салышпайт. Камеранын өзү болжол менен карандаштай болгондуктан, аны браконьерлер таап алышпайт.
Блогдон дагы эмнени окуй аласыз?
→
→
→
→
→
Биздин жазылуу -канал, кийинки макаланы өткөрүп жибербөө үчүн! Биз жумасына эки жолудан ашык эмес жана бизнес боюнча гана жазабыз.
Source: www.habr.com