Iš bet kurio prie interneto prijungto elektrinio virdulio galite išgirsti, kaip dirbtinis intelektas įveikia kibernetinius sportininkus, suteikia naujų galimybių senosioms technologijoms ir piešia kates pagal jūsų eskizą. Tačiau jie rečiau kalba apie tai, kad mašinų intelektas sugeba pasirūpinti ir aplinka. „Cloud4Y“ nusprendė ištaisyti šį praleidimą.
Pakalbėkime apie įdomiausius projektus, kurie įgyvendinami Afrikoje.
„DeepMind“ seka Serengečio bandas
Per pastaruosius 10 metų biologai, ekologai ir savanoriai gamtosaugininkai, dalyvaujantys Serengečio liūtų tyrimų programoje, rinko ir analizavo duomenis iš šimtų lauko kamerų, esančių Serengečio nacionaliniame parke (Tanzanija). Tai būtina norint ištirti tam tikrų gyvūnų rūšių, kurių egzistavimui gresia pavojus, elgesį. Savanoriai ištisus metus apdorojo informaciją, tyrinėjo demografinius duomenis, judesius ir kitus gyvūnų veiklos žymenis. AI DeepMind jau atlieka šį darbą per 9 mėnesius.
DeepMind yra Didžiosios Britanijos įmonė, kurianti dirbtinio intelekto technologijas. 2014 m. jį įsigijo „Alphabet“. Naudojant duomenų rinkinį mokydama dirbtinio intelekto modelį, tyrėjų komanda pasiekė puikių rezultatų: gali automatiškai aptikti, identifikuoti ir suskaičiuoti Afrikos gyvūnus vaizduose, todėl darbas pagreitėja 3 mėnesiais. „DeepMind“ darbuotojai paaiškina, kodėl tai svarbu:
„Serengetis yra viena iš paskutinių išlikusių vietų pasaulyje, kurioje yra nepažeista stambių žinduolių bendruomenė... Žmonėms įsiveržus į parką vis intensyviau, šios rūšys yra priverstos keisti savo elgesį, kad išliktų. Didėjantis žemės ūkis, brakonieriavimas ir klimato anomalijos lemia gyvūnų elgesio ir populiacijos dinamikos pokyčius, tačiau šie pokyčiai įvyko erdviniu ir laiko mastu, kuriuos sunku stebėti naudojant tradicinius tyrimo metodus.
Kodėl dirbtinis intelektas veikia efektyviau nei biologinis intelektas? Tam yra keletas priežasčių.
- Įtraukta daugiau nuotraukų. Nuo įdiegimo lauko kameros užfiksavo kelis šimtus milijonų vaizdų. Ne visas jas lengva atpažinti, todėl savanoriai turi rankiniu būdu identifikuoti rūšis naudodami žiniatinklio įrankį, vadinamą Zooniverse. Šiuo metu duomenų bazėje yra 50 skirtingų rūšių, tačiau duomenų apdorojimui sugaišta per daug laiko. Dėl to kūrinyje panaudotos ne visos nuotraukos.
- Greitas rūšių atpažinimas. Bendrovė teigia, kad jos iš anksto parengta sistema, kuri netrukus bus įdiegta lauke, gali atlikti lygiavertes (ar net geriau) žmonių anotatorius, prisimindamas ir atpažindamas daugiau nei šimtą regione aptinkamų gyvūnų rūšių.
- Pigi įranga. AI DeepMind gali efektyviai veikti naudojant kuklią aparatinę įrangą su nepatikima interneto prieiga, o tai ypač pasakytina apie Afrikos žemyną, kur galingi kompiuteriai ir greita interneto prieiga gali būti žalingi laukinei gamtai ir pernelyg brangu įdiegti. Biologinis saugumas ir išlaidų taupymas yra svarbi AI nauda aplinkosaugos aktyvistams.
Tikimasi, kad „DeepMind“ mašininio mokymosi sistema ne tik galės detaliai sekti populiacijos elgesį ir pasiskirstymą, bet ir pakankamai greitai pateiks duomenis, kad gamtosaugininkai galėtų operatyviai reaguoti į trumpalaikius Serengečio gyvūnų elgesio pokyčius.
„Microsoft“ seka dramblius
Teisybės dėlei pažymime, kad „DeepMind“ nėra vienintelė įmonė, kuri rūpinasi trapių laukinių gyvūnų populiacijų išsaugojimu. Taigi „Microsoft“ pasirodė Santa Kruze su savo paleidimu , kuris naudoja AI Afrikos savanų dramblių stebėjimui.
Startuolis, kuris yra dramblių klausymo projekto dalis, padedamas Kornelio universiteto laboratorijos, sukūrė sistemą, galinčią rinkti ir analizuoti duomenis iš akustinių jutiklių, išsibarsčiusių visame Nouabale-Ndoki nacionaliniame parke ir aplinkiniuose Kongo Respublikos miškų plotuose. Dirbtinis intelektas įrašuose atpažįsta dramblių balsą – žemo dažnio ūžesius, kuriais jie bendrauja tarpusavyje, ir gauna informaciją apie bandos dydį bei judėjimo kryptį. Pasak „Conservation Metrics“ generalinio direktoriaus Matthew McKone'o, dirbtinis intelektas gali tiksliai identifikuoti atskirus gyvūnus, kurių nematyti iš oro.
Įdomu tai, kad šio projekto rezultatas – mašininio mokymosi algoritmas, parengtas naudojant „Snapshot Serengeti“, kuris gali identifikuoti, apibūdinti ir suskaičiuoti. 96,6% tikslumu.
„TrailGuard Resolve“ įspėja apie brakonierius
„Intel“ varoma išmanioji kamera naudoja dirbtinį intelektą, kad apsaugotų nykstančius Afrikos laukinius gyvūnus nuo brakonierių. Šios sistemos ypatumas tas, kad ji iš anksto įspėja apie bandymus neteisėtai žudyti gyvūnus.
Visame parke esančiose kamerose naudojamas „Intel“ kompiuterinio matymo procesorius („Movidius Myriad 2“), kuris gali aptikti gyvūnus, žmones ir transporto priemones realiu laiku, todėl parko prižiūrėtojai gali sugauti brakonierius prieš jiems padarius ką nors blogo.
Naujoji technologija, kurią sukūrė „Resolve“, žada būti efektyvesnė už įprastus aptikimo jutiklius. Apsaugos nuo brakonieriavimo kameros siunčia perspėjimus, kai tik aptinka judėjimą, todėl atsiranda daug klaidingų aliarmų ir baterijos veikimo laikas apribojamas iki keturių savaičių. „TrailGuard“ kamera naudoja tik judesį, kad pažadintų kamerą, ir siunčia įspėjimus tik tada, kai kadre mato žmones. Tai reiškia, kad bus daug mažiau klaidingų teigiamų rezultatų.
Be to, „Resolve“ kamera budėjimo režimu beveik nevartoja energijos ir be įkrovimo gali veikti iki pusantrų metų. Kitaip tariant, parko darbuotojams nereikės taip dažnai rizikuoti savo saugumu, kaip anksčiau. Pati kamera yra maždaug pieštuko dydžio, todėl mažesnė tikimybė, kad ją aptiks brakonieriai.
Ką dar galite perskaityti tinklaraštyje?
→
→
→
→
→
Užsiprenumeruokite mūsų -kanalas, kad nepraleistumėte kito straipsnio! Rašome ne dažniau kaip du kartus per savaitę ir tik darbo reikalais.
Šaltinis: www.habr.com