Ti mana wae ketel listrik disambungkeun ka Internet, anjeun tiasa ngadangu ngeunaan kumaha AI ngéléhkeun atlit cyber, méré kasempetan anyar pikeun téhnologi heubeul, sarta draws ucing dumasar kana sketsa Anjeun. Tapi aranjeunna jarang ngobrol ngeunaan kanyataan yén kecerdasan mesin ogé ngatur pikeun ngurus lingkungan. Cloud4Y mutuskeun pikeun ngabenerkeun omission ieu.
Hayu urang ngobrol ngeunaan proyék-proyék anu paling pikaresepeun anu dilaksanakeun di Afrika.
DeepMind ngalacak gerombolan Serengeti
Salila 10 taun katukang, ahli biologi, ahli ékologi sareng konservasi sukarelawan dina program Panaliti Singa Serengeti parantos ngumpulkeun sareng nganalisis data tina ratusan kaméra lapangan anu aya di Taman Nasional Serengeti (Tanzania). Ieu diperlukeun pikeun nalungtik paripolah spésiés tangtu sato anu ayana kaancam. Sukarelawan nyéépkeun sataun kanggo ngolah inpormasi, diajar demografi, gerakan sareng spidol kagiatan sato sanés. AI DeepMind parantos ngalaksanakeun padamelan ieu dina 9 bulan.
DeepMind mangrupikeun perusahaan Inggris anu ngembangkeun téknologi intelijen buatan. Dina 2014, éta dibeuli ku Alphabet. Ngagunakeun dataset pikeun ngalatih modél intelijen buatan, tim panaliti ngahontal hasil anu saé: tiasa otomatis ngadeteksi, ngaidentipikasi sareng ngitung sato Afrika dina gambar, ngajantenkeun karyana 3 bulan langkung gancang. Karyawan DeepMind ngajelaskeun naha ieu penting:
"The Serengeti mangrupakeun salah sahiji tempat sésana panungtungan di dunya kalawan komunitas gembleng mamalia badag ... Salaku encroachment manusa sabudeureun taman jadi beuki sengit, spésiés ieu kapaksa ngarobah kabiasaan maranéhna pikeun salamet. Ngaronjatkeun tatanén, poaching sareng anomali iklim nyababkeun parobihan dina paripolah sato sareng dinamika populasi, tapi parobihan ieu kajantenan dina skala spasial sareng temporal anu hese dipantau nganggo metode panalungtikan tradisional.
Naha kecerdasan jieunan dianggo langkung éfisién tibatan kecerdasan biologis? Aya sababaraha alesan pikeun ieu.
- poto leuwih kaasup. Kusabab pamasangan, kaméra sawah parantos ngarebut sababaraha ratus juta gambar. Henteu sadayana gampang dikenal, janten sukarelawan kedah ngaidentipikasi sacara manual spésiésna nganggo alat wéb anu disebut Zooniverse. Ayeuna aya 50 spésiés béda dina database, tapi teuing waktos spent ngolah data. Hasilna, henteu sadayana poto dianggo dina padamelan.
- Pangakuan spésiés gancang. Pausahaan ngaklaim yén sistem pre-dilatih na, nu baris geura-giru jadi deployed di sawah, sanggup nedunan on par kalawan (atawa malah leuwih hade tinimbang) annotators manusa dina remembering tur recognizing leuwih ti saratus spésiés sato kapanggih dina hiji wewengkon.
- parabot mirah. AI DeepMind tiasa ngajalankeun épisién dina hardware anu sederhana sareng aksés Internét anu teu dipercaya, khususna leres di buana Afrika, dimana komputer anu kuat sareng aksés Internét anu gancang tiasa ngancurkeun satwa sareng mahal pisan pikeun nyebarkeun. Biosecurity sareng penghematan biaya mangrupikeun kauntungan penting AI pikeun aktivis lingkungan.
Sistem pembelajaran mesin DeepMind diperkirakeun henteu ngan ukur tiasa ngalacak paripolah sareng distribusi populasi sacara rinci, tapi ogé nyayogikeun data anu cukup gancang pikeun ngamungkinkeun para konservasionis ngaréspon gancang kana parobahan jangka pondok dina paripolah sato Serengeti.
Microsoft ngalacak gajah
Janten adil, urang perhatikeun yén DeepMind sanes hiji-hijina perusahaan anu prihatin pikeun nyalametkeun populasi sato liar anu rapuh. Janten, Microsoft muncul di Santa Cruz sareng ngamimitianna , anu ngagunakeun AI pikeun ngalacak gajah sabana Afrika.
Ngamimitian, bagian tina Gajah Dengekeun Project, kalayan bantuan ti laboratorium di Universitas Cornell, geus ngembangkeun hiji sistem sanggup ngumpulkeun jeung nganalisis data tina sensor akustik sumebar di sakuliah Taman Nasional Nouabale-Ndoki jeung wewengkon leuweung sabudeureun di Républik Kongo. Kecerdasan jieunan ngakuan sora gajah dina rekaman - sora rumbling frekuensi rendah anu aranjeunna dianggo pikeun saling komunikasi, sareng nampi inpormasi ngeunaan ukuran gerombolan sareng arah gerakanna. Numutkeun CEO Conservation Metrics Matthew McKone, intelijen buatan tiasa sacara akurat ngaidentipikasi sato individu anu teu tiasa katingali tina hawa.
Narikna, proyék ieu nyababkeun pamekaran algoritma pembelajaran mesin anu dilatih dina Snapshot Serengeti anu tiasa ngaidentipikasi, ngajelaskeun sareng ngitung. kalawan akurasi 96,6%.
TrailGuard Resolve warns ngeunaan poachers
Kaméra pinter anu didamel ku Intel ngagunakeun AI pikeun ngajagi satwa Afrika anu kaancam tina poachers. The peculiarity tina sistem ieu nya éta warns ngeunaan usaha pikeun illegally maéhan sato sateuacanna.
Kaméra anu aya di sapanjang taman ngagunakeun prosésor visi komputer Intel (Movidius Myriad 2) anu tiasa ngadeteksi sato, jalma, sareng kendaraan sacara real waktos, ngamungkinkeun penjaga taman nangkep para poachers sateuacan ngalakukeun anu salah.
Téknologi anyar anu Resolve parantos janji bakal langkung efektif tibatan sensor deteksi konvensional. Kaméra anti-poaching ngirim panggeuing iraha waé aranjeunna ngadeteksi gerakan, nyababkeun seueur alarm palsu sareng ngawatesan umur batre dugi ka opat minggu. Kaméra TrailGuard ngan ukur nganggo gerak pikeun ngahudangkeun kaméra sareng ngan ukur ngirimkeun panggeuing nalika ningali jalma dina pigura. Ieu ngandung harti yén bakal aya langkung saeutik positip palsu.
Salaku tambahan, kaméra Resolve ampir teu nganggo kakuatan dina modeu sayaga sareng tiasa tahan dugi ka satengah taun tanpa ngecas. Dina basa sejen, staf taman moal kudu risiko kasalametan maranéhanana sakumaha mindeng sakumaha sateuacan. Kaméra sorangan kira-kira ukuran pensil, sahingga kurang kamungkinan kana kapanggih ku poachers.
Naon deui anu anjeun tiasa baca dina blog?
→
→
→
→
→
Ngalanggan kami -kanal supados anjeun henteu sono kana tulisan salajengna! Kami nyerat henteu langkung ti dua kali saminggu sareng ngan ukur dina bisnis.
sumber: www.habr.com