Iz katerega koli električnega grelnika vode, povezanega z internetom, lahko poslušate, kako AI premaga kibernetične športnike, daje nove priložnosti starim tehnologijam in riše mačke na podlagi vaše skice. Manjkrat pa govorijo o tem, da strojna inteligenca obvlada tudi skrb za okolje. Cloud4Y se je odločil popraviti to pomanjkljivost.
Pogovorimo se o najbolj zanimivih projektih, ki se izvajajo v Afriki.
DeepMind sledi čredam Serengetija
Zadnjih 10 let so biologi, ekologi in prostovoljci naravovarstveniki v programu Serengeti Lion Research zbirali in analizirali podatke iz več sto terenskih kamer v nacionalnem parku Serengeti (Tanzanija). To je potrebno za preučevanje obnašanja določenih vrst živali, katerih obstoj je ogrožen. Prostovoljci so celo leto obdelovali informacije, preučevali demografske podatke, gibanje in druge označevalce dejavnosti živali. AI DeepMind že opravlja to delo v 9 mesecih.
DeepMind je britansko podjetje, ki razvija tehnologije umetne inteligence. Leta 2014 ga je kupil Alphabet. Uporaba nabora podatkov za usposabljanje modela umetne inteligence je raziskovalna skupina dosegla odlične rezultate: lahko samodejno zazna, prepozna in prešteje afriške živali na slikah, zaradi česar je njegovo delo 3 mesece hitrejše. Zaposleni v DeepMindu pojasnjujejo, zakaj je to pomembno:
»Serengeti je eden zadnjih preostalih krajev na svetu z nedotaknjeno skupnostjo velikih sesalcev ... Ko človek poseže po parku vse bolj intenzivno, so te vrste prisiljene spremeniti svoje vedenje, da bi preživele. Naraščajoče poljedelstvo, divji lov in podnebne anomalije povzročajo spremembe v vedenju živali in populacijski dinamiki, vendar so se te spremembe zgodile na prostorskih in časovnih lestvicah, ki jih je težko spremljati s tradicionalnimi raziskovalnimi metodami.«
Zakaj umetna inteligenca deluje bolj učinkovito kot biološka inteligenca? Razlogov za to je več.
- Priloženih je več fotografij. Od namestitve so terenske kamere posnele več sto milijonov slik. Vseh ni enostavno prepoznati, zato morajo prostovoljci ročno identificirati vrste s spletnim orodjem Zooniverse. Trenutno je v bazi podatkov 50 različnih vrst, a se za obdelavo podatkov porabi preveč časa. Zaradi tega v delu niso uporabljene vse fotografije.
- Hitro prepoznavanje vrst. Podjetje trdi, da je njegov predhodno usposobljen sistem, ki bo kmalu uporabljen na terenu, sposoben delovati enako (ali celo bolje kot) človeški označevalci pri pomnjenju in prepoznavanju več kot sto živalskih vrst, ki jih najdemo v regiji.
- Poceni oprema. AI DeepMind lahko učinkovito deluje na skromni strojni opremi z nezanesljivim dostopom do interneta, kar še posebej velja za afriško celino, kjer so zmogljivi računalniki in hiter dostop do interneta lahko uničujoči za divje živali in prehibo dragi za namestitev. Biološka varnost in prihranek stroškov sta pomembni prednosti umetne inteligence za okoljske aktiviste.
Pričakuje se, da DeepMindov sistem za strojno učenje ne bo le sposoben podrobno slediti vedenju in porazdelitvi populacije, ampak bo tudi dovolj hitro zagotovil podatke, da bo naravovarstvenikom omogočil takojšen odziv na kratkoročne spremembe v vedenju živali iz Serengetija.
Microsoft sledi slonom
Po pravici povedano ugotavljamo, da DeepMind ni edino podjetje, ki se ukvarja z reševanjem občutljivih populacij divjih živali. Tako se je Microsoft pojavil v Santa Cruzu s svojim startupom , ki uporablja AI za sledenje afriškim savanskim slonom.
Startup, ki je del projekta Elephant Listening Project, je s pomočjo laboratorija na univerzi Cornell razvil sistem, ki je sposoben zbirati in analizirati podatke iz akustičnih senzorjev, razpršenih po narodnem parku Nouabale-Ndoki in okoliških gozdnih območjih v Republiki Kongo. Umetna inteligenca na posnetkih prepoznava glas slonov – nizkofrekvenčne ropotajoče zvoke, s katerimi se med seboj sporazumevajo, ter prejema informacije o velikosti črede in smeri njenega gibanja. Po besedah izvršnega direktorja Conservation Metrics Matthewa McKona lahko umetna inteligenca natančno identificira posamezne živali, ki jih ni mogoče videti iz zraka.
Zanimivo je, da je ta projekt privedel do razvoja algoritma strojnega učenja, usposobljenega za Snapshot Serengeti, ki lahko identificira, opisuje in šteje z natančnostjo 96,6 %.
TrailGuard Resolve opozarja na divje lovce
Pametna kamera, ki jo poganja Intel, uporablja AI za zaščito ogroženih afriških divjih živali pred divjimi lovci. Posebnost tega sistema je, da vnaprej opozori na poskuse nezakonitega ubijanja živali.
Kamere, ki so nameščene po celotnem parku, uporabljajo Intelov procesor za računalniški vid (Movidius Myriad 2), ki lahko zazna živali, ljudi in vozila v realnem času, kar omogoča čuvajem parka, da ujamejo krivolovce, preden storijo kaj narobe.
Nova tehnologija, ki jo je razvil Resolve, obljublja, da bo učinkovitejša od običajnih senzorjev za zaznavanje. Kamere proti divjemu lovu pošljejo opozorila vsakič, ko zaznajo gibanje, kar vodi do številnih lažnih alarmov in omeji življenjsko dobo baterije na štiri tedne. Kamera TrailGuard uporablja samo gibanje za prebujanje kamere in pošilja opozorila le, ko vidi ljudi v kadru. To pomeni, da bo lažno pozitivnih rezultatov bistveno manj.
Poleg tega kamera Resolve v stanju pripravljenosti ne porabi skoraj nič energije in lahko zdrži do leto in pol brez ponovnega polnjenja. Z drugimi besedami, osebju parka ne bo treba tvegati svoje varnosti tako pogosto kot doslej. Sama kamera je velika približno kot svinčnik, zaradi česar je manj verjetno, da jo bodo odkrili krivolovci.
Kaj še lahko preberete na blogu?
→
→
→
→
→
Naročite se na našo -kanal, da ne zamudite naslednjega članka! Pišemo največ dvakrat na teden in samo poslovno.
Vir: www.habr.com