Z akejkoľvek rýchlovarnej kanvice pripojenej k internetu môžete počuť o tom, ako AI poráža kybernetických športovcov, dáva nové príležitosti starým technológiám a kreslí mačky na základe vášho náčrtu. Menej často sa ale hovorí o tom, že strojová inteligencia sa zvláda starať aj o životné prostredie. Cloud4Y sa rozhodol toto opomenutie napraviť.
Povedzme si o najzaujímavejších projektoch, ktoré sa realizujú v Afrike.
DeepMind sleduje stáda Serengeti
Za posledných 10 rokov biológovia, ekológovia a dobrovoľní ochrancovia prírody v programe Serengeti Lion Research zbierali a analyzovali údaje zo stoviek terénnych kamier umiestnených v národnom parku Serengeti (Tanzánia). Je to potrebné na štúdium správania určitých druhov zvierat, ktorých existencia je ohrozená. Dobrovoľníci celý rok spracovávali informácie, študovali demografiu, pohyb a ďalšie znaky aktivity zvierat. AI DeepMind už túto prácu robí za 9 mesiacov.
DeepMind je britská spoločnosť vyvíjajúca technológie umelej inteligencie. V roku 2014 ho kúpila spoločnosť Alphabet. Používanie súboru údajov na trénovanie modelu umelej inteligencie výskumný tím dosiahol vynikajúce výsledky: dokáže automaticky detekovať, identifikovať a počítať africké zvieratá na obrázkoch, vďaka čomu je jeho práca o 3 mesiace rýchlejšia. Zamestnanci DeepMind vysvetľujú, prečo je to dôležité:
„Serengeti je jedným z posledných zostávajúcich miest na svete s neporušenou komunitou veľkých cicavcov... Ako sa ľudský zásah do parku stáva čoraz intenzívnejším, tieto druhy sú nútené zmeniť svoje správanie, aby prežili. Rastúce poľnohospodárstvo, pytliactvo a klimatické anomálie vedú k zmenám v správaní zvierat a populačnej dynamike, ale tieto zmeny sa vyskytli v priestorových a časových mierkach, ktoré je ťažké monitorovať pomocou tradičných výskumných metód.
Prečo umelá inteligencia funguje efektívnejšie ako biologická? Má to viacero dôvodov.
- Vrátane ďalších fotografií. Od inštalácie zachytili terénne kamery niekoľko stoviek miliónov obrázkov. Nie všetky sú ľahko rozpoznateľné, takže dobrovoľníci musia ručne identifikovať druh pomocou webového nástroja s názvom Zooniverse. V súčasnosti je v databáze 50 rôznych druhov, no spracovanie údajov zaberá príliš veľa času. V dôsledku toho nie sú v práci použité všetky fotografie.
- Rýchle rozpoznanie druhov. Spoločnosť tvrdí, že jej vopred vyškolený systém, ktorý bude čoskoro nasadený v teréne, je schopný fungovať na rovnakej úrovni (alebo dokonca lepšie ako) ako ľudský anotátor pri zapamätaní a rozpoznávaní viac ako stovky živočíšnych druhov nachádzajúcich sa v regióne.
- Lacné vybavenie. AI DeepMind dokáže efektívne fungovať na skromnom hardvéri s nespoľahlivým prístupom na internet, čo platí najmä na africkom kontinente, kde výkonné počítače a rýchly prístup k internetu môžu byť pre divokú prírodu deštruktívne a ich nasadenie je neúmerne drahé. Biologická bezpečnosť a úspora nákladov sú dôležitými výhodami AI pre environmentálnych aktivistov.
Očakáva sa, že systém strojového učenia DeepMind bude nielen schopný podrobne sledovať správanie a distribúciu populácie, ale tiež poskytne údaje dostatočne rýchlo, aby umožnili ochranárom rýchlo reagovať na krátkodobé zmeny v správaní zvierat Serengeti.
Microsoft sleduje slony
Aby sme boli spravodliví, poznamenávame, že DeepMind nie je jedinou spoločnosťou, ktorá sa zaoberá záchranou krehkých populácií voľne žijúcich zvierat. Microsoft sa teda objavil v Santa Cruz so svojím startupom , ktorá využíva AI na sledovanie slonov afrických savan.
Startup, ktorý je súčasťou projektu Elephant Listening Project, s pomocou laboratória na Cornell University, vyvinul systém schopný zbierať a analyzovať údaje z akustických senzorov roztrúsených po celom národnom parku Nouabale-Ndoki a okolitých lesných oblastiach v Konžskej republike. Umelá inteligencia na nahrávkach rozpoznáva hlas slonov – nízkofrekvenčné dunivé zvuky, ktorými medzi sebou komunikujú, a dostáva informácie o veľkosti stáda a smere jeho pohybu. Podľa generálneho riaditeľa Conservation Metrics Matthewa McKonea dokáže umelá inteligencia presne identifikovať jednotlivé zvieratá, ktoré nie je možné vidieť zo vzduchu.
Je zaujímavé, že tento projekt vyústil do vývoja algoritmu strojového učenia vyškoleného na Snapshot Serengeti, ktorý dokáže identifikovať, opísať a počítať s presnosťou 96,6 %.
TrailGuard Resolve varuje pred pytliakmi
Inteligentná kamera s procesorom Intel využíva AI na ochranu ohrozenej africkej divočiny pred pytliakmi. Zvláštnosťou tohto systému je, že vopred upozorňuje na pokusy o nelegálne zabíjanie zvierat.
Kamery rozmiestnené po celom parku využívajú procesor počítačového videnia Intel (Movidius Myriad 2), ktorý dokáže detekovať zvieratá, ľudí a vozidlá v reálnom čase, čo umožňuje strážcom parku chytiť pytliakov skôr, ako urobia niečo zlé.
Nová technológia, s ktorou Resolve prišla, sľubuje, že bude účinnejšia ako bežné detekčné senzory. Kamery proti pytliakom posielajú upozornenia vždy, keď zaznamenajú pohyb, čo vedie k mnohým falošným poplachom a obmedzuje životnosť batérie na štyri týždne. Kamera TrailGuard používa iba pohyb na prebudenie kamery a odosiela upozornenia iba vtedy, keď vidí ľudí v zábere. To znamená, že bude výrazne menej falošných poplachov.
Kamera Resolve navyše v pohotovostnom režime nespotrebováva prakticky žiadnu energiu a bez nabíjania vydrží až rok a pol. Inými slovami, zamestnanci parku nebudú musieť riskovať svoju bezpečnosť tak často ako doteraz. Samotný fotoaparát je veľký asi ako ceruzka, vďaka čomu je menej pravdepodobné, že ho objavia pytliaci.
Čo si ešte môžete prečítať na blogu?
→
→
→
→
→
Prihláste sa na odber -kanál, aby ste nezmeškali ďalší článok! Píšeme si maximálne dvakrát do týždňa a len služobne.
Zdroj: hab.com