Са било ког електричног чајника повезаног на Интернет, можете чути како АИ побеђује сајбер спортисте, даје нове могућности старим технологијама и црта мачке на основу ваше скице. Али ређе говоре о томе да машинска интелигенција успева да брине и о животној средини. Цлоуд4И је одлучио да исправи овај пропуст.
Хајде да причамо о најзанимљивијим пројектима који се спроводе у Африци.
ДеепМинд прати стада Серенгетија
Последњих 10 година, биолози, еколози и волонтери за заштиту природе у програму Серенгети Лион Ресеарцх су прикупљали и анализирали податке са стотина теренских камера које се налазе у Националном парку Серенгети (Танзанија). Ово је неопходно за проучавање понашања одређених врста животиња чија је егзистенција угрожена. Волонтери су провели целу годину обрађујући информације, проучавајући демографију, кретање и друге маркере активности животиња. АИ ДеепМинд већ ради овај посао за 9 месеци.
ДеепМинд је британска компанија која развија технологије вештачке интелигенције. 2014. купио га је Алфабет. Коришћење скупа података да обучи модел вештачке интелигенције, истраживачки тим је постигао одличне резултате: може аутоматски да открије, идентификује и преброји афричке животиње на сликама, чинећи свој рад 3 месеца бржим. Запослени у ДеепМинд-у објашњавају зашто је ово важно:
„Серенгети је једно од последњих преосталих места на свету са нетакнутом заједницом великих сисара... Како задирање људи у парк постаје све интензивније, ове врсте су принуђене да промене своје понашање како би преживеле. Све већа пољопривреда, криволов и климатске аномалије доводе до промена у понашању животиња и динамици популације, али ове промене су се десиле на просторним и временским размерама које је тешко пратити коришћењем традиционалних истраживачких метода.
Зашто вештачка интелигенција ради ефикасније од биолошке интелигенције? Постоји неколико разлога за то.
- Више фотографија укључено. Од инсталирања, теренске камере су снимиле неколико стотина милиона слика. Није их све лако препознати, тако да волонтери морају ручно да идентификују врсту користећи веб алат под називом Зоониверсе. Тренутно постоји 50 различитих врста у бази података, али се превише времена троши на обраду података. Као резултат тога, у раду се не користе све фотографије.
- Брзо препознавање врста. Компанија тврди да је њен унапред обучени систем, који ће ускоро бити распоређен на терену, способан да се изједначи са (или чак и бољим од) људским анотаторима у памћењу и препознавању више од стотину животињских врста пронађених у региону.
- Јефтина опрема. АИ ДеепМинд је у стању да ефикасно ради на скромном хардверу са непоузданим приступом Интернету, што је посебно тачно на афричком континенту, где моћни рачунари и брз приступ Интернету могу бити деструктивни за дивље животиње и претерано скупи за примену. Биосигурност и уштеда трошкова су важне предности вештачке интелигенције за еколошке активисте.
Очекује се да ДеепМиндов систем машинског учења не само да буде у стању да детаљно прати понашање и дистрибуцију популације, већ и да обезбеди податке довољно брзо да омогући заштитницима природе да брзо реагују на краткорочне промене у понашању животиња у Серенгетију.
Мицрософт прати слонове
Да будемо поштени, напомињемо да ДеепМинд није једина компанија која се бави спашавањем крхких популација дивљих животиња. Дакле, Мицрософт се појавио у Санта Крузу са својим стартупом , који користи вештачку интелигенцију за праћење афричких слонова саване.
Стартуп, део Пројекта слушања слонова, уз помоћ лабораторије на Универзитету Корнел, развио је систем способан за прикупљање и анализу података са акустичних сензора расутих широм Националног парка Ноуабале-Ндоки и околних шумских подручја у Републици Конго. Вештачка интелигенција на снимцима препознаје глас слонова – нискофреквентне звукове тутњаве које користе да међусобно комуницирају и прима информације о величини крда и правцу његовог кретања. Према речима извршног директора компаније Цонсерватион Метрицс Метјуа Мекоуна, вештачка интелигенција може тачно да идентификује појединачне животиње које се не могу видети из ваздуха.
Занимљиво је да је овај пројекат резултирао развојем алгоритма за машинско учење обученог на Снапсхот Серенгети који може да идентификује, опише и броји са тачношћу од 96,6%.
ТраилГуард Ресолве упозорава на криволовце
Интелова паметна камера користи вештачку интелигенцију да заштити угрожене афричке дивље животиње од ловокрадица. Посебност овог система је у томе што унапред упозорава на покушаје илегалног убијања животиња.
Камере које се налазе у целом парку користе Интелов процесор компјутерског вида (Мовидиус Мириад 2) који може да детектује животиње, људе и возила у реалном времену, омогућавајући чуварима парка да ухвате криволовце пре него што ураде било шта лоше.
Нова технологија коју је Ресолве смислио обећава да ће бити ефикаснија од конвенционалних сензора за детекцију. Камере против криволова шаљу упозорења кад год открију кретање, што доводи до многих лажних аларма и ограничава век батерије на четири недеље. ТраилГуард камера користи само покрет да би пробудила камеру и шаље упозорења само када види људе у кадру. То значи да ће бити знатно мање лажних позитивних резултата.
Поред тога, Ресолве камера практично не троши енергију у режиму мировања и може трајати до годину и по дана без поновног пуњења. Другим речима, особље парка неће морати да ризикује своју безбедност тако често као раније. Сама камера је величине оловке, што чини мању вероватноћу да ће је криволовци открити.
Шта још можете прочитати на блогу?
→
→
→
→
→
Претплатите се на наш -канал, да не пропустите следећи чланак! Пишемо не више од два пута недељно и само пословно.
Извор: ввв.хабр.цом