AI ले अफ्रिकाका जनावरहरूको अध्ययन गर्न मद्दत गर्छ

इन्टरनेटमा जडान भएको कुनै पनि विद्युतीय केतलीबाट, तपाइँ कसरी एआईले साइबर खेलाडीहरूलाई हराउँछ, पुरानो प्रविधिहरूलाई नयाँ अवसरहरू दिन्छ, र तपाइँको स्केचको आधारमा बिरालाहरू आकर्षित गर्छ भन्ने बारे सुन्न सक्नुहुन्छ। तर तिनीहरू यस तथ्यको बारेमा कम कुरा गर्छन् कि मेसिन बुद्धिले पनि वातावरणको हेरचाह गर्न प्रबन्ध गर्दछ। Cloud4Y ले यो भूल सच्याउने निर्णय गर्यो।

अफ्रिकामा कार्यान्वयन भइरहेका सबैभन्दा रोचक परियोजनाहरूको बारेमा कुरा गरौं।

DeepMind Serengeti बथान ट्रयाक गर्दछ

विगत १० वर्षदेखि, सेरेनगेटी लायन रिसर्च कार्यक्रममा जीवविज्ञानी, पर्यावरणविद् र स्वयंसेवक संरक्षणकर्ताहरूले सेरेनगेटी राष्ट्रिय निकुञ्ज (तान्जानिया) मा अवस्थित सयौं फिल्ड क्यामेराहरूबाट डाटा सङ्कलन र विश्लेषण गरिरहेका छन्। यो जनावरहरूको केही प्रजातिहरूको व्यवहार अध्ययन गर्न आवश्यक छ जसको अस्तित्व खतरामा छ। स्वयंसेवकहरूले पूरै वर्ष जानकारी प्रशोधन गर्न, जनसांख्यिकी, आन्दोलन र पशु गतिविधिका अन्य मार्करहरू अध्ययन गर्न बिताए। AI DeepMind ले यो काम ९ महिनामा गरिसकेको छ।

DeepMind कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रविधिहरू विकास गर्ने ब्रिटिश कम्पनी हो। 2014 मा, यो Alphabet द्वारा खरिद गरिएको थियो। डाटासेट प्रयोग गर्दै स्न्यापसट Serengeti कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेललाई तालिम दिन, अनुसन्धान टोलीले उत्कृष्ट नतिजा हासिल गर्यो: AI DeepMind स्वतः पत्ता लगाउन, पहिचान गर्न र छविहरूमा अफ्रिकी जनावरहरू गणना गर्न, यसको काम 3 महिना छिटो बनाउन। DeepMind का कर्मचारीहरूले यो किन महत्त्वपूर्ण छ भनेर बताउँछन्:

"सेरेनगेटी ठूला स्तनपायी प्राणीहरूको अक्षुण्ण समुदायको साथ विश्वको अन्तिम बाँकी ठाउँहरू मध्ये एक हो... पार्क वरिपरि मानव अतिक्रमण झन् तीव्र हुँदै जाँदा, यी प्रजातिहरू बाँच्नको लागि आफ्नो व्यवहार परिवर्तन गर्न बाध्य हुन्छन्। बढ्दो कृषि, सिकारी र मौसमी विसंगतिहरूले जनावरको व्यवहार र जनसंख्या गतिशीलतामा परिवर्तनहरू ल्याइरहेका छन्, तर यी परिवर्तनहरू स्थानीय र अस्थायी तराजूहरूमा भएका छन् जुन परम्परागत अनुसन्धान विधिहरू प्रयोग गरेर निगरानी गर्न गाह्रो छ।"

जैविक बौद्धिकता भन्दा कृत्रिम बुद्धिमत्ताले किन बढी प्रभावकारी काम गर्छ? यसका धेरै कारण छन्।

• थप फोटोहरू समावेश छन्। स्थापना पछि, फिल्ड क्यामेराहरूले धेरै सय मिलियन छविहरू कैद गरेका छन्। ती सबै पहिचान गर्न सजिलो छैन, त्यसैले स्वयंसेवकहरूले Zooniverse भनिने वेब उपकरण प्रयोग गरेर म्यानुअल रूपमा प्रजातिहरू पहिचान गर्नुपर्छ। हाल डाटाबेसमा 50 विभिन्न प्रजातिहरू छन्, तर डाटा प्रशोधन गर्न धेरै समय खर्च भएको छ। नतिजाको रूपमा, सबै फोटोहरू काममा प्रयोग हुँदैनन्।
• छिटो प्रजाति पहिचान। कम्पनीको दावी छ कि यसको पूर्व-प्रशिक्षित प्रणाली, जुन चाँडै क्षेत्रमा तैनात गरिनेछ, एक क्षेत्रमा पाइने सय भन्दा बढी जनावर प्रजातिहरू सम्झन र पहिचान गर्न मानव एनोटेटरहरूसँग बराबर (वा अझ राम्रो) प्रदर्शन गर्न सक्षम छ।
• सस्तो उपकरण। AI DeepMind मामूली हार्डवेयरमा अविश्वसनीय इन्टरनेट पहुँचको साथ कुशलतापूर्वक चलाउन सक्षम छ, जुन विशेष गरी अफ्रिकी महाद्वीपमा सत्य हो, जहाँ शक्तिशाली कम्प्युटरहरू र छिटो इन्टरनेट पहुँच वन्यजन्तुहरूको लागि विनाशकारी हुन सक्छ र प्रयोग गर्न निषेधित रूपमा महँगो हुन सक्छ। जैविक सुरक्षा र लागत बचत वातावरणीय कार्यकर्ताहरूका लागि एआईका महत्त्वपूर्ण फाइदाहरू हुन्।

DeepMind को मेसिन लर्निङ प्रणालीले जनसंख्याको व्यवहार र वितरणलाई विस्तृत रूपमा ट्र्याक गर्न मात्र नभई संरक्षणवादीहरूलाई Serengeti जनावरहरूको व्यवहारमा हुने अल्पकालीन परिवर्तनहरूमा तुरुन्तै प्रतिक्रिया दिन अनुमति दिन पर्याप्त मात्रामा डेटा उपलब्ध गराउने अपेक्षा गरिएको छ।

माइक्रोसफ्टले हात्तीहरू ट्र्याक गर्दैछ

निष्पक्ष हुनको लागि, हामी नोट गर्छौं कि DeepMind एक मात्र कम्पनी होइन जुन जंगली जनावरहरूको कमजोर जनसंख्या बचत गर्न सम्बन्धित छ। त्यसोभए, माइक्रोसफ्ट सान्ता क्रुजमा यसको स्टार्टअपको साथ देखा पर्‍यो संरक्षण मेट्रिक्स, जसले अफ्रिकी सवाना हात्तीहरू ट्र्याक गर्न AI प्रयोग गर्दछ।

कर्नेल युनिभर्सिटीको प्रयोगशालाको सहयोगमा स्टार्टअप एलिफ्यान्ट लिसनिङ प्रोजेक्टले गणतन्त्र कंगोको नोआबाले-न्डोकी राष्ट्रिय निकुञ्ज र वरपरका वन क्षेत्रहरूमा छरिएका ध्वनिक सेन्सरहरूबाट डाटा सङ्कलन र विश्लेषण गर्न सक्ने प्रणाली विकास गरेको छ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले रेकर्डिङमा हात्तीको आवाज पहिचान गर्छ - कम-फ्रिक्वेन्सी रम्बलिंग आवाजहरू जुन तिनीहरूले एकअर्कासँग सञ्चार गर्न प्रयोग गर्छन्, र बथानको आकार र यसको आन्दोलनको दिशा बारे जानकारी प्राप्त गर्दछ। कन्जर्भेसन मेट्रिक्सका सीईओ म्याथ्यू म्याकोनका अनुसार आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले हावाबाट देख्न नसकिने व्यक्तिगत जनावरहरूलाई सही रूपमा पहिचान गर्न सक्छ।

चाखलाग्दो कुरा के छ भने, यस परियोजनाले स्न्यापसट सेरेन्गेटीमा प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्मको विकास गरेको छ जसले पहिचान गर्न, वर्णन गर्न र गणना गर्न सक्छ। वन्यजन्तु 96,6% को शुद्धता संग।

TrailGuard Resolve शिकारीहरूको बारेमा चेतावनी दिन्छ

इंटेल-संचालित स्मार्ट क्यामेराले लुप्तप्राय अफ्रिकी वन्यजन्तुहरूलाई शिकारीहरूबाट जोगाउन AI प्रयोग गर्दछ। यस प्रणालीको विशेषता यो हो कि यसले अवैध रूपमा जनावरहरूलाई मार्ने प्रयासहरूको बारेमा अग्रिम चेतावनी दिन्छ।

पार्क भरि स्थित क्यामेराहरूले Intel कम्प्युटर भिजन प्रोसेसर (Movidius Myriad 2) प्रयोग गर्दछ जसले वास्तविक समयमा जनावरहरू, मानिसहरू र सवारी साधनहरू पत्ता लगाउन सक्छ, पार्क रेन्जरहरूलाई उनीहरूले कुनै गल्ती गर्नु अघि शिकारीहरू समात्न अनुमति दिन्छ।

रिजोल्भले ल्याएको नयाँ प्रविधिले परम्परागत पत्ता लगाउने सेन्सरभन्दा बढी प्रभावकारी हुने प्रतिज्ञा गरेको छ। एन्टी-पोचिङ क्यामेराहरूले जब पनि तिनीहरूले आन्दोलन पत्ता लगाउँछन् अलर्टहरू पठाउँछन्, जसले धेरै झूटा अलार्महरू निम्त्याउँछ र ब्याट्रीको आयु चार हप्तामा सीमित गर्दछ। TrailGuard क्यामेराले क्यामेरालाई उठाउनको लागि मात्र गति प्रयोग गर्दछ र यसले मानिसहरूलाई फ्रेममा देख्दा मात्र अलर्टहरू पठाउँछ। यसको मतलब त्यहाँ उल्लेखनीय रूपमा कम गलत सकारात्मक हुनेछ।

थप रूपमा, रिजोल्भ क्यामेराले स्ट्यान्डबाइ मोडमा वस्तुतः कुनै पावर खपत गर्दैन र रिचार्ज नगरी डेढ वर्षसम्म टिक्न सक्छ। अर्को शब्दमा भन्नुपर्दा, पार्क कर्मचारीहरूले आफ्नो सुरक्षालाई पहिलेको जस्तै जोखिममा लिनु पर्दैन। क्यामेरा आफैं पेन्सिलको साइजको छ, जसले यसलाई शिकारीहरूले पत्ता लगाउने सम्भावना कम बनाउँछ।

तपाइँ ब्लगमा अरू के पढ्न सक्नुहुन्छ? Cloud4Y

→ vGPU - बेवास्ता गर्न सकिँदैन
→ बियर बुद्धिमत्ता - AI बियर संग आउँछ
→ क्लाउड ब्याकअपमा बचत गर्ने ४ तरिकाहरू
→ शीर्ष 5 Kubernetes वितरण
→ रोबोट र स्ट्रबेरी: कसरी AI ले क्षेत्र उत्पादकता बढाउँछ

हाम्रो सदस्यता लिनुहोस् तार- च्यानल, ताकि अर्को लेख नछुटाउन! हामी हप्तामा दुई पटक भन्दा बढी र केवल व्यापार मा लेख्छौं।

स्रोत: www.habr.com