Kutoka kwa kettle yoyote ya umeme iliyounganishwa kwenye Mtandao, unaweza kusikia kuhusu jinsi AI inavyoshinda wanariadha wa mtandao, inatoa fursa mpya kwa teknolojia ya zamani, na huchota paka kulingana na mchoro wako. Lakini wanazungumza mara chache juu ya ukweli kwamba akili ya mashine pia inasimamia kutunza mazingira. Cloud4Y iliamua kusahihisha upungufu huu.
Hebu tuzungumze kuhusu miradi ya kuvutia zaidi ambayo inatekelezwa katika Afrika.
DeepMind inafuatilia mifugo ya Serengeti
Kwa miaka 10 iliyopita, wanabiolojia, wanaikolojia na wahifadhi wa kujitolea katika mpango wa Utafiti wa Simba wa Serengeti wamekuwa wakikusanya na kuchambua takwimu kutoka kwa mamia ya kamera za uwanjani zilizopo katika Hifadhi ya Taifa ya Serengeti (Tanzania). Hii ni muhimu kujifunza tabia ya aina fulani za wanyama ambao kuwepo kwao kunatishiwa. Watu waliojitolea walitumia mwaka mzima kuchakata taarifa, kusoma idadi ya watu, mienendo na viashirio vingine vya shughuli za wanyama. AI DeepMind tayari inafanya kazi hii katika muda wa miezi 9.
DeepMind ni kampuni ya Uingereza inayoendeleza teknolojia za kijasusi bandia. Mnamo 2014, ilinunuliwa na Alfabeti. Kwa kutumia mkusanyiko wa data ili kutoa mafunzo kwa modeli ya akili bandia, timu ya utafiti ilipata matokeo bora: inaweza kutambua kiotomatiki, kutambua na kuhesabu wanyama wa Kiafrika kwenye picha, na kufanya kazi yake kuwa miezi 3 haraka. Wafanyikazi wa DeepMind wanaelezea kwa nini hii ni muhimu:
"Serengeti ni moja ya maeneo ya mwisho yaliyosalia duniani yenye jamii ya mamalia wakubwa... Huku uvamizi wa binadamu katika hifadhi hiyo unavyozidi kuwa mkubwa, viumbe hawa hulazimika kubadili tabia zao ili waweze kuishi. Kuongezeka kwa kilimo, ujangili na hitilafu za hali ya hewa kunasababisha mabadiliko katika tabia ya wanyama na mienendo ya idadi ya watu, lakini mabadiliko haya yametokea kwenye mizani ya anga na ya muda ambayo ni vigumu kufuatilia kwa kutumia mbinu za jadi za utafiti.
Kwa nini akili ya bandia hufanya kazi kwa ufanisi zaidi kuliko akili ya kibayolojia? Kuna sababu kadhaa za hii.
- Picha zaidi pamoja. Tangu usakinishaji, kamera za uwanja zimechukua picha milioni mia kadhaa. Sio zote ni rahisi kuzitambua, kwa hivyo wanaojitolea wanapaswa kutambua spishi wenyewe kwa kutumia zana ya wavuti inayoitwa Zooniverse. Kwa sasa kuna aina 50 tofauti katika hifadhidata, lakini muda mwingi unatumika kuchakata data. Matokeo yake, sio picha zote zinazotumiwa katika kazi.
- Utambuzi wa aina za haraka. Kampuni hiyo inadai kuwa mfumo wake wa mafunzo ya awali, ambao hivi karibuni utasambazwa katika uwanja huo, una uwezo wa kufanya kazi sawia na (au hata bora zaidi kuliko) wachambuzi wa kibinadamu katika kukumbuka na kutambua zaidi ya spishi mia moja za wanyama zinazopatikana katika eneo.
- Vifaa vya bei nafuu. AI DeepMind inaweza kufanya kazi kwa ufanisi kwenye maunzi ya kawaida na ufikiaji wa mtandao usioaminika, ambayo ni kweli hasa katika bara la Afrika, ambapo kompyuta zenye nguvu na ufikiaji wa haraka wa Mtandao unaweza kuwa hatari kwa wanyamapori na ghali kusambaza. Usalama wa viumbe hai na uokoaji wa gharama ni faida muhimu za AI kwa wanaharakati wa mazingira.
Mfumo wa kujifunza kwa mashine wa DeepMind unatarajiwa si tu kuwa na uwezo wa kufuatilia tabia na usambazaji wa idadi ya watu kwa undani, lakini pia kutoa data haraka vya kutosha ili kuruhusu wahifadhi kujibu mara moja mabadiliko ya muda mfupi ya tabia ya wanyama wa Serengeti.
Microsoft inafuatilia tembo
Ili kuwa wa haki, tunakumbuka kuwa DeepMind sio kampuni pekee inayohusika na kuokoa idadi dhaifu ya wanyama pori. Kwa hivyo, Microsoft ilionekana huko Santa Cruz na kuanza kwake , ambayo hutumia AI kufuatilia tembo wa savannah wa Kiafrika.
Kuanzishwa, sehemu ya Mradi wa Kusikiliza Tembo, kwa usaidizi kutoka kwa maabara katika Chuo Kikuu cha Cornell, kumeunda mfumo wenye uwezo wa kukusanya na kuchambua data kutoka kwa vihisi sauti vilivyotawanyika katika Hifadhi ya Kitaifa ya Nouabale-Ndoki na maeneo ya misitu inayozunguka Jamhuri ya Kongo. Akili ya bandia inatambua sauti ya tembo katika rekodi - sauti za miungurumo ya masafa ya chini ambayo hutumia kuwasiliana na kila mmoja, na hupokea habari kuhusu saizi ya kundi na mwelekeo wa harakati zake. Kulingana na Mkurugenzi Mtendaji wa Conservation Metrics Matthew McKone, akili ya bandia inaweza kutambua kwa usahihi wanyama binafsi ambao hawawezi kuonekana kutoka angani.
Jambo la kufurahisha ni kwamba mradi huu ulisababisha kubuniwa kwa kanuni ya kujifunza mashine iliyofunzwa kwenye Snapshot Serengeti ambayo inaweza kutambua, kuelezea na kuhesabu. kwa usahihi wa 96,6%.
TrailGuard Resolve yaonya kuhusu wawindaji haramu
Kamera mahiri yenye uwezo wa Intel hutumia AI kulinda wanyamapori walio katika hatari ya kutoweka kutoka kwa wawindaji haramu. Upekee wa mfumo huu ni kwamba inaonya juu ya majaribio ya kuua wanyama kinyume cha sheria mapema.
Kamera zinazopatikana katika mbuga nzima hutumia kichakataji cha kompyuta cha Intel (Movidius Myriad 2) ambacho kinaweza kutambua wanyama, watu na magari kwa wakati halisi, hivyo kuruhusu walinzi wa mbuga kuwakamata wawindaji haramu kabla hawajafanya chochote kibaya.
Teknolojia mpya ambayo Suluhisha imekuja na ahadi kuwa bora zaidi kuliko vitambuzi vya kawaida vya utambuzi. Kamera za kuzuia ujangili hutuma arifa kila zinapotambua harakati, hivyo kusababisha kengele nyingi za uwongo na kupunguza muda wa matumizi ya betri hadi wiki nne. Kamera ya TrailGuard hutumia tu mwendo kuamsha kamera na hutuma arifa tu inapoona watu kwenye fremu. Hii inamaanisha kuwa kutakuwa na chanya chache za uwongo.
Kwa kuongeza, kamera ya Suluhisha haitumii nguvu yoyote katika hali ya kusubiri na inaweza kudumu hadi mwaka mmoja na nusu bila kuchaji tena. Kwa maneno mengine, wafanyikazi wa mbuga hawatalazimika kuhatarisha usalama wao mara nyingi kama hapo awali. Kamera yenyewe ina saizi ya penseli, na kuifanya iwe rahisi kugunduliwa na wawindaji haramu.
Nini kingine unaweza kusoma kwenye blogi?
β
β
β
β
β
Jiandikishe kwa yetu -channel, ili usikose makala inayofuata! Hatuandiki zaidi ya mara mbili kwa wiki na kwa biashara tu.
Chanzo: mapenzi.com