Интернэтэд холбогдсон ямар ч цахилгаан данхнаас хиймэл оюун ухаан нь кибер тамирчдыг хэрхэн ялж, хуучин технологид шинэ боломж олгож, ноорог зурган дээрээ үндэслэн муур зурдаг тухай сонсож болно. Гэхдээ машин тагнуул нь хүрээлэн буй орчныг хамгаалж чаддаг тухай тэд бага ярьдаг. Cloud4Y энэ дутагдлыг засахаар шийдсэн.
Африкт хэрэгжиж байгаа хамгийн сонирхолтой төслүүдийн талаар ярилцъя.
DeepMind нь Сэрэнгэтигийн сүргийг хянадаг
Сүүлийн 10 жилийн турш биологич, экологич, сайн дурын байгаль хамгаалагчид Сэрэнгэти арслан судлалын хөтөлбөрт хамрагдаж, Сэрэнгетийн үндэсний цэцэрлэгт хүрээлэнд (Танзани) байрлах олон зуун хээрийн камерын мэдээлэл цуглуулж, дүн шинжилгээ хийж байна. Энэ нь оршин тогтнох аюулд орсон зарим төрлийн амьтдын зан байдлыг судлахад зайлшгүй шаардлагатай. Сайн дурынхан бүтэн жилийн турш мэдээллийг боловсруулж, хүн ам зүй, хөдөлгөөн болон амьтдын үйл ажиллагааны бусад шинж тэмдгүүдийг судалжээ. AI DeepMind энэ ажлыг 9 сарын дотор хийж байгаа.
DeepMind бол хиймэл оюун ухааны технологи хөгжүүлдэг Британийн компани юм. 2014 онд Alphabet худалдаж авсан. Өгөгдлийн багцыг ашиглах Хиймэл оюун ухааны загварыг сургах судалгааны баг маш сайн үр дүнд хүрсэн: Африкийн амьтдыг зургаар автоматаар илрүүлж, таньж, тоолж чаддаг тул ажлыг 3 сар илүү хурдан болгодог. DeepMind-ийн ажилтнууд энэ нь яагаад чухал болохыг тайлбарлав:
“Сэрэнгэти бол том хөхтөн амьтдын бүрэн бүтэн бүлгэмдэл бүхий дэлхийн хамгийн сүүлчийн үлдсэн газруудын нэг юм... Паркийг тойрсон хүмүүсийн түрэмгийлэл улам эрчимжихийн хэрээр эдгээр амьтад амьд үлдэхийн тулд зан авираа өөрчлөхөөс өөр аргагүй болдог. Хөдөө аж ахуй, хулгайн ан, цаг уурын гажиг зэрэг нь амьтдын зан байдал, популяцийн динамикийн өөрчлөлтийг өдөөж байгаа боловч эдгээр өөрчлөлтүүд нь орон зайн болон цаг хугацааны хэмжүүрээр гарсан бөгөөд уламжлалт судалгааны аргуудыг ашиглан хянахад хэцүү байдаг."
Яагаад хиймэл оюун ухаан биологийн оюун ухаанаас илүү үр дүнтэй ажилладаг вэ? Үүнд хэд хэдэн шалтгаан бий.
- Илүү олон зураг оруулсан. Суулгаснаас хойш хээрийн камерууд хэдэн зуун сая зураг авчээ. Тэдгээрийг бүгдийг нь таних нь тийм ч хялбар биш тул сайн дурынхан Zooniverse хэмээх вэб хэрэглүүрийг ашиглан төрөл зүйлийг гараар тодорхойлох шаардлагатай болдог. Өгөгдлийн санд одоогоор 50 өөр төрөл зүйл байгаа боловч өгөгдлийг боловсруулахад хэтэрхий их цаг зарцуулж байна. Үүний үр дүнд бүх гэрэл зургийг ажилд ашигладаггүй.
- Төрөл зүйлийг хурдан таних. Удахгүй талбайд ашиглалтад оруулах урьдчилан бэлтгэгдсэн систем нь тухайн бүс нутагт олдсон зуу гаруй төрлийн амьтныг санах, таних чадвараараа хүний аннотатортой эн зэрэгцэх чадвартай (эсвэл түүнээс ч илүү) чадвартай гэж тус компани мэдэгдэв.
- Хямд тоног төхөөрөмж. AI DeepMind нь найдваргүй интернет холболттой даруухан техник хангамж дээр үр ашигтай ажиллах чадвартай бөгөөд энэ нь ялангуяа хүчирхэг компьютер, интернетийн хурдан холболт нь зэрлэг ан амьтдад хор хөнөөл учруулж, ашиглахад маш өндөр өртөгтэй Африк тивд үнэн юм. Био аюулгүй байдал, зардал хэмнэлт нь байгаль орчны идэвхтнүүдийн хувьд хиймэл оюун ухааны чухал давуу тал юм.
DeepMind-ийн машин сургалтын систем нь популяцийн зан байдал, тархалтыг нарийвчлан хянах чадвартай төдийгүй байгаль хамгаалагчдад Сэрэнгэти амьтдын зан үйлийн богино хугацааны өөрчлөлтөд цаг алдалгүй хариу өгөх боломжийг олгохын тулд өгөгдлийг хангалттай хурдан өгөх болно.
Майкрософт зааныг мөрдөж байна
Шударга байхын тулд DeepMind бол зэрлэг амьтдын эмзэг популяцийг аврах зорилготой цорын ганц компани биш гэдгийг бид тэмдэглэж байна. Тиймээс Майкрософт стартапаа Санта Крузд үзүүлэв , Африкийн саванна зааныг хянахын тулд хиймэл оюун ухаан ашигладаг.
Корнеллийн их сургуулийн лабораторийн тусламжтайгаар "Зааны сонсох" төслийн нэг хэсэг болох энэхүү стартап нь Бүгд Найрамдах Конго улсын Нуабале-Ндоки үндэсний цэцэрлэгт хүрээлэн болон ойр орчмын ойн бүсэд тархсан акустик мэдрэгчээс мэдээлэл цуглуулж, дүн шинжилгээ хийх чадвартай системийг бүтээжээ. Хиймэл оюун ухаан нь бичлэг дээрх заануудын дуу хоолой буюу тэдний бие биетэйгээ харилцахдаа ашигладаг нам давтамжийн шуугианыг таньж, сүргийн хэмжээ, хөдөлгөөний чиглэлийн талаарх мэдээллийг хүлээн авдаг. Conservation Metrics-ийн гүйцэтгэх захирал Мэттью Макконегийн хэлснээр хиймэл оюун ухаан нь агаараас харагдахгүй амьтдыг нарийн тодорхойлж чаддаг.
Сонирхолтой нь, энэхүү төслийн үр дүнд Snapshot Serengeti дээр сургагдсан машин сургалтын алгоритмыг тодорхойлох, дүрслэх, тоолох боломжтой болсон. 96,6% -ийн нарийвчлалтай.
TrailGuard Resolve хулгайн анчдын талаар анхааруулж байна
Intel-ээр ажилладаг ухаалаг камер нь Африкийн ховордсон ан амьтдыг хулгайн анчдаас хамгаалахын тулд хиймэл оюун ухаан ашигладаг. Энэ системийн онцлог нь амьтдыг хууль бусаар хөнөөх оролдлогыг урьдчилан анхааруулдагт оршино.
Парк даяар байрлуулсан камерууд нь Intel компьютерийн харааны процессорыг (Movidius Myriad 2) ашигладаг бөгөөд энэ нь амьтан, хүмүүс, тээврийн хэрэгслийг бодит цаг хугацаанд илрүүлж, цэцэрлэгт хүрээлэнгийн хамгаалагчдад хулгайн анчдыг буруу зүйл хийхээс нь өмнө барих боломжийг олгодог.
Resolve-ийн гаргасан шинэ технологи нь ердийн илрүүлэгч мэдрэгчээс илүү үр дүнтэй байх болно гэж амлаж байна. Хулгайн антай тэмцэх камерууд хөдөлгөөнийг илрүүлэх бүрт дохиолол илгээдэг бөгөөд энэ нь олон хуурамч дохиололд хүргэж, батерейны ашиглалтын хугацааг дөрвөн долоо хоногоор хязгаарладаг. TrailGuard камер нь зөвхөн хөдөлгөөнийг ашиглан камерыг сэрээх ба кадр доторх хүмүүсийг харсан тохиолдолд л анхааруулга илгээдэг. Энэ нь хуурамч эерэг үр дүн мэдэгдэхүйц бага байх болно гэсэн үг юм.
Нэмж дурдахад, Resolve камер нь зогсолтын горимд бараг ямар ч эрчим хүч хэрэглэдэггүй бөгөөд дахин цэнэглэхгүйгээр нэг жил хагас хүртэл ажиллах боломжтой. Өөрөөр хэлбэл, паркийн ажилтнууд урьдын адил аюулгүй байдлаа эрсдэлд оруулах шаардлагагүй болно. Камер нь өөрөө харандааны хэмжээтэй тул хулгайн анчдын олж илрүүлэх магадлал багатай.
Та блог дээрээс өөр юу уншиж чадах вэ?
→
→
→
→
→
Манай захиалах Дараагийн нийтлэлийг алдахгүйн тулд суваг! Бид долоо хоногт хоёроос илүүгүй удаа, зөвхөн ажил хэргийн талаар бичдэг.
Эх сурвалж: www.habr.com