අන්තර්ජාලයට සම්බන්ධ ඕනෑම විදුලි කේතලයකින්, AI සයිබර් ක්‍රීඩකයින් පරදවන ආකාරය, පැරණි තාක්‍ෂණයන්ට නව අවස්ථා ලබා දෙන සහ ඔබේ කටු සටහන මත පදනම්ව බළලුන් අඳින ආකාරය ගැන ඔබට ඇසෙනු ඇත. නමුත් යන්ත්‍ර බුද්ධිය පරිසරය ගැන සැලකිලිමත් වීමට ද සමත් වන බව ඔවුන් කතා කරන්නේ අඩුවෙන්. Cloud4Y මෙම අතපසුවීම නිවැරදි කිරීමට තීරණය කළේය.
අපි අප්රිකාවේ ක්රියාත්මක වන වඩාත් රසවත් ව්යාපෘති ගැන කතා කරමු.
DeepMind සෙරෙන්ගෙටි රංචු නිරීක්ෂණය කරයි
පසුගිය වසර 10 පුරා, ජීව විද්‍යාඥයින්, පරිසර විද්‍යාඥයින් සහ ස්වේච්ඡා සංරක්‍ෂකයින් සෙරෙන්ගෙටි සිංහ පර්යේෂණ වැඩසටහනේ සෙරෙන්ගෙටි ජාතික වනෝද්‍යානයේ (ටැන්සානියාව) පිහිටා ඇති ක්ෂේත්‍ර කැමරා සිය ගණනකින් දත්ත රැස් කර විශ්ලේෂණය කරමින් සිටී. පැවැත්ම තර්ජනයට ලක්ව ඇති ඇතැම් සත්ව විශේෂවල හැසිරීම් අධ්යයනය කිරීම සඳහා මෙය අවශ්ය වේ. ස්වේච්ඡා සේවකයන් තොරතුරු සැකසීමට, ජනවිකාස, චලනයන් සහ සත්ව ක්‍රියාකාරකම්වල වෙනත් සලකුණු අධ්යයනය කිරීමට වසරක් ගත කළහ. AI DeepMind දැනටමත් මෙම කාර්යය මාස 9 කින් සිදු කරයි.
DeepMind යනු කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණයන් දියුණු කරන බ්‍රිතාන්‍ය සමාගමකි. 2014 දී එය Alphabet විසින් මිලදී ගන්නා ලදී. දත්ත කට්ටලය භාවිතා කිරීම කෘතිම බුද්ධි ආකෘතියක් පුහුණු කිරීම සඳහා, පර්යේෂණ කණ්ඩායම විශිෂ්ට ප්රතිඵල ලබා ගත්තේය: රූපවල අප්‍රිකානු සතුන් ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීමට, හඳුනා ගැනීමට සහ ගණන් කිරීමට හැකි වන අතර, එහි ක්‍රියාකාරිත්වය මාස 3ක් වේගවත් කරයි. DeepMind සේවකයින් මෙය වැදගත් වන්නේ මන්දැයි පැහැදිලි කරයි:
“සෙරෙන්ගෙටි යනු විශාල ක්ෂීරපායින්ගේ නොවෙනස් ප්‍රජාවක් සහිත ලෝකයේ ඉතිරිව ඇති අවසාන ස්ථානවලින් එකකි... උද්‍යානය අවට මිනිස් ආක්‍රමණය වඩාත් තීව්‍ර වන විට, මෙම විශේෂයන්ට පැවැත්ම සඳහා ඔවුන්ගේ හැසිරීම් වෙනස් කිරීමට බල කෙරෙයි. කෘෂිකර්මාන්තය, දඩයම් කිරීම සහ දේශගුණික විෂමතාවයන් සත්ව හැසිරීම් සහ ජනගහන ගතිකයේ වෙනස්කම් ඇති කරයි, නමුත් මෙම වෙනස්කම් සිදුවී ඇත්තේ සාම්ප්‍රදායික පර්යේෂණ ක්රම භාවිතයෙන් නිරීක්ෂණය කිරීමට අපහසු අවකාශීය සහ තාවකාලික පරිමාණයන් මත ය.
කෘතිම බුද්ධිය ජීව විද්‍යාත්මක බුද්ධියට වඩා කාර්යක්ෂමව ක්‍රියා කරන්නේ ඇයි? මෙයට හේතු කිහිපයක් තිබේ.
- තවත් ඡායාරූප ඇතුළත් වේ. ස්ථාපනය කිරීමෙන් පසු, ක්ෂේත්‍ර කැමරා මිලියන සිය ගණනක් ඡායාරූප ලබාගෙන ඇත. ඒවා සියල්ලම හඳුනා ගැනීම පහසු නැත, එබැවින් ස්වේච්ඡා සේවකයන් Zooniverse නම් වෙබ් මෙවලමක් භාවිතයෙන් විශේෂයන් අතින් හඳුනා ගත යුතුය. දැනට දත්ත ගබඩාවේ විවිධ විශේෂ 50 ක් ඇත, නමුත් දත්ත සැකසීමට වැඩි කාලයක් ගත වේ. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, කාර්යයේ දී සියලුම ඡායාරූප භාවිතා නොකෙරේ.
- වේගවත් විශේෂ හඳුනාගැනීම. සමාගම ප්‍රකාශ කරන්නේ, ඉක්මනින් ක්ෂේත්‍රයේ යෙදවීමට නියමිත එහි පූර්ව පුහුණු පද්ධතිය, කලාපයක දක්නට ලැබෙන සත්ත්ව විශේෂ සියයකට වැඩි ප්‍රමාණයක් මතක තබා ගැනීම සහ හඳුනා ගැනීමේදී මානව විවරණකරුවන් සමඟ (හෝ ඊටත් වඩා හොඳ) ක්‍රියා කිරීමට හැකියාව ඇති බවයි.
- ලාභ උපකරණ. AI DeepMind හට විශ්වාස කළ නොහැකි අන්තර්ජාල ප්‍රවේශයක් සහිත නිහතමානී දෘඪාංග මත කාර්යක්ෂමව ධාවනය කිරීමට හැකි වේ, එය අප්‍රිකානු මහාද්වීපයේ විශේෂයෙන්ම සත්‍ය වේ, බලවත් පරිගණක සහ වේගවත් අන්තර්ජාල ප්‍රවේශය වන ජීවීන්ට විනාශකාරී විය හැකි අතර යෙදවීම සඳහා මිල අධික විය හැක. ජෛව ආරක්ෂණය සහ පිරිවැය ඉතිරිකිරීම පරිසර ක්‍රියාකාරීන් සඳහා AI හි වැදගත් ප්‍රතිලාභ වේ.
DeepMind හි යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් පද්ධතියට ජනගහන හැසිරීම් සහ ව්‍යාප්තිය සවිස්තරාත්මකව නිරීක්ෂණය කිරීමට පමණක් නොව, Serengeti සතුන්ගේ හැසිරීම් වල කෙටි කාලීන වෙනස්කම් වලට ක්ෂණිකව ප්‍රතිචාර දැක්වීමට සංරක්ෂණවාදීන්ට හැකි වන පරිදි ඉක්මනින් දත්ත සැපයීමටද අපේක්ෂා කෙරේ.
මයික්‍රොසොෆ්ට් අලි ඇතුන් ලුහුබඳිමින් සිටී
සාධාරණ වීමට නම්, වන සතුන්ගේ බිඳෙන සුළු ගහනය සුරැකීම සම්බන්ධයෙන් සැලකිලිමත් වන එකම සමාගම DeepMind නොවන බව අපි සටහන් කරමු. එබැවින්, මයික්‍රොසොෆ්ට් එහි ආරම්භය සමඟ සැන්ටා කෲස් හි දර්ශනය විය , අප්‍රිකානු සැවානා අලි සොයා ගැනීමට AI භාවිතා කරයි.
කොංගෝ ජනරජයේ Nouabale-Ndoki ජාතික වනෝද්‍යානය සහ අවට වනාන්තර ප්‍රදේශ පුරා විසිරී ඇති ධ්වනි සංවේදක වලින් දත්ත රැස්කර විශ්ලේෂණය කිරීමේ හැකියාව ඇති පද්ධතියක් Cornell විශ්ව විද්‍යාලයේ රසායනාගාරයක සහාය ඇතිව අලි සවන්දීමේ ව්‍යාපෘතියේ කොටසක් වන ආරම්භකයා විසින් නිර්මාණය කර ඇත. කෘත්‍රිම බුද්ධිය පටිගත කිරීම් වල අලි ඇතුන්ගේ කටහඬ හඳුනා ගනී - ඔවුන් එකිනෙකා සමඟ සන්නිවේදනය කිරීමට භාවිතා කරන අඩු සංඛ්‍යාත ඝෝෂාකාරී ශබ්ද, රංචුවේ ප්‍රමාණය සහ එහි චලනය පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගනී. Conservation Metrics හි ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී Matthew McKone ට අනුව, කෘතිම බුද්ධියට වාතයෙන් නොපෙනෙන තනි සතුන් නිවැරදිව හඳුනාගත හැකිය.
සිත්ගන්නා කරුණ නම්, මෙම ව්‍යාපෘතිය හඳුනා ගැනීමට, විස්තර කිරීමට සහ ගණන් කිරීමට හැකි Snapshot Serengeti මත පුහුණු කරන ලද යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමයක් සංවර්ධනය කිරීමට හේතු විය. 96,6% ක නිරවද්‍යතාවයකින්.
TrailGuard Resolve දඩයම්කරුවන් ගැන අනතුරු අඟවයි
වඳවීමේ තර්ජනයට ලක්ව ඇති අප්‍රිකානු වන සතුන් දඩයම්කරුවන්ගෙන් ආරක්ෂා කිරීමට Intel බලයෙන් ක්රියාත්මක වන ස්මාර්ට් කැමරාව AI භාවිතා කරයි. මෙම ක්‍රමයේ විශේෂත්වය වන්නේ නීතිවිරෝධී ලෙස සතුන් මැරීමට දරන උත්සාහයන් පිළිබඳව කල්තියා අනතුරු ඇඟවීමයි.
උද්‍යානය පුරා පිහිටා ඇති කැමරා Intel පරිගණක දර්ශන ප්‍රොසෙසරයක් (Movidius Myriad 2) භාවිතා කරන අතර එමඟින් සතුන්, මිනිසුන් සහ වාහන තථ්‍ය කාලීනව හඳුනා ගත හැකි අතර, උද්‍යාන පාලකයින්ට ඔවුන් වැරදි දෙයක් කිරීමට පෙර දඩයම්කරුවන් අල්ලා ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
Resolve ඉදිරිපත් කර ඇති නව තාක්‍ෂණය සාම්ප්‍රදායික හඳුනාගැනීමේ සංවේදකවලට වඩා ඵලදායී බවට පොරොන්දු වේ. ප්‍රති-පොචිං කැමරා චලනයන් හඳුනා ගන්නා සෑම විටම ඇඟවීම් යවන අතර, බොහෝ ව්‍යාජ අනතුරු ඇඟවීම් වලට තුඩු දෙන අතර බැටරි ආයු කාලය සති හතරකට සීමා කරයි. TrailGuard කැමරාව කැමරාව අවදි කිරීමට චලිතය පමණක් භාවිතා කරන අතර එය රාමුව තුළ සිටින පුද්ගලයින් දකින විට පමණක් ඇඟවීම් යවයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ව්‍යාජ ධනාත්මක කරුණු සැලකිය යුතු ලෙස අඩු වනු ඇති බවයි.
මීට අමතරව, Resolve කැමරාවට ස්ටෑන්ඩ්බයි මාදිලියේ කිසිදු බලයක් වැය නොවන අතර නැවත ආරෝපණය නොකර වසර එකහමාරක් දක්වා පැවතිය හැක. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, උද්‍යාන කාර්ය මණ්ඩලයට පෙර මෙන් ඔවුන්ගේ ආරක්ෂාව අවදානමට ලක් කිරීමට සිදු නොවේ. කැමරාව පැන්සලක ප්‍රමාණයෙන් යුක්ත වන අතර එය දඩයම්කරුවන් විසින් සොයා ගැනීමට ඇති ඉඩකඩ අඩුය.
ඔබට බ්ලොග් අඩවියේ තවත් කියවිය හැක්කේ කුමක්ද?
→
→
→
→
→
අපගේ Subscribe කරන්න - චැනල් කරන්න එවිට ඔබට ඊළඟ ලිපිය අතපසු නොකරන්න! අපි සතියකට දෙවරකට වඩා ලියන්නේ නැති අතර ව්යාපාර මත පමණක් ලියන්නෙමු.
මූලාශ්රය: www.habr.com