Từ bất kỳ ấm đun nước điện nào được kết nối với Internet, bạn có thể nghe về cách AI đánh bại các vận động viên mạng, mang lại cơ hội mới cho các công nghệ cũ và vẽ mèo dựa trên bản phác thảo của bạn. Nhưng họ ít nói về thực tế là trí thông minh của máy móc cũng có thể bảo vệ môi trường. Cloud4Y quyết định sửa chữa thiếu sót này.
Hãy nói về những dự án thú vị nhất đang được thực hiện ở Châu Phi.
DeepMind theo dõi đàn Serengeti
Trong 10 năm qua, các nhà sinh vật học, nhà sinh thái học và nhà bảo tồn tình nguyện trong chương trình Nghiên cứu Sư tử Serengeti đã thu thập và phân tích dữ liệu từ hàng trăm camera hiện trường đặt tại Công viên Quốc gia Serengeti (Tanzania). Điều này là cần thiết để nghiên cứu hành vi của một số loài động vật mà sự tồn tại của chúng đang bị đe dọa. Các tình nguyện viên đã dành cả năm để xử lý thông tin, nghiên cứu nhân khẩu học, chuyển động và các dấu hiệu khác về hoạt động của động vật. AI DeepMind đã thực hiện công việc này sau 9 tháng.
DeepMind là một công ty của Anh phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo. Vào năm 2014, nó đã được Alphabet mua lại. Sử dụng tập dữ liệu để đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo, nhóm nghiên cứu đã đạt được kết quả xuất sắc: có thể tự động phát hiện, nhận dạng và đếm các loài động vật châu Phi trong hình ảnh, giúp công việc của nó nhanh hơn 3 tháng. Nhân viên DeepMind giải thích tại sao điều này lại quan trọng:
“Serengeti là một trong những nơi cuối cùng còn sót lại trên thế giới với cộng đồng động vật có vú lớn còn nguyên vẹn... Khi sự xâm lấn của con người quanh công viên ngày càng dữ dội, những loài này buộc phải thay đổi hành vi của mình để tồn tại. Nông nghiệp ngày càng gia tăng, nạn săn trộm và những bất thường về khí hậu đang thúc đẩy những thay đổi trong hành vi của động vật và động thái quần thể, nhưng những thay đổi này đã xảy ra ở quy mô không gian và thời gian khó theo dõi bằng các phương pháp nghiên cứu truyền thống.”
Tại sao trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả hơn trí tuệ sinh học? Cái này có một vài nguyên nhân.
- Bao gồm nhiều hình ảnh hơn. Kể từ khi lắp đặt, các camera hiện trường đã chụp được hàng trăm triệu hình ảnh. Không phải tất cả chúng đều dễ dàng nhận ra, vì vậy các tình nguyện viên phải xác định các loài theo cách thủ công bằng cách sử dụng công cụ web có tên Zooniverse. Hiện có 50 loài khác nhau trong cơ sở dữ liệu, nhưng mất quá nhiều thời gian để xử lý dữ liệu. Kết quả là không phải tất cả các bức ảnh đều được sử dụng trong tác phẩm.
- Nhận dạng loài nhanh. Công ty tuyên bố rằng hệ thống được đào tạo trước của họ, sẽ sớm được triển khai tại hiện trường, có khả năng hoạt động ngang bằng (hoặc thậm chí tốt hơn) con người trong việc ghi nhớ và nhận dạng hơn một trăm loài động vật được tìm thấy trong một khu vực.
- Thiết bị giá rẻ. AI DeepMind có thể chạy hiệu quả trên phần cứng khiêm tốn với khả năng truy cập Internet không đáng tin cậy, điều này đặc biệt đúng ở lục địa châu Phi, nơi các máy tính mạnh và khả năng truy cập Internet nhanh có thể tàn phá động vật hoang dã và chi phí triển khai cực kỳ tốn kém. An toàn sinh học và tiết kiệm chi phí là những lợi ích quan trọng của AI đối với các nhà hoạt động môi trường.
Hệ thống máy học của DeepMind dự kiến không chỉ có thể theo dõi hành vi và phân bố quần thể một cách chi tiết mà còn cung cấp dữ liệu đủ nhanh để cho phép các nhà bảo tồn phản ứng kịp thời với những thay đổi ngắn hạn trong hành vi của động vật Serengeti.
Microsoft đang theo dõi những con voi
Công bằng mà nói, chúng tôi lưu ý rằng DeepMind không phải là công ty duy nhất quan tâm đến việc cứu những quần thể động vật hoang dã mỏng manh. Vì vậy, Microsoft đã xuất hiện ở Santa Cruz với công ty khởi nghiệp của mình , sử dụng AI để theo dõi voi thảo nguyên châu Phi.
Công ty khởi nghiệp, một phần của Dự án Nghe Voi, với sự trợ giúp từ phòng thí nghiệm tại Đại học Cornell, đã phát triển một hệ thống có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu từ các cảm biến âm thanh nằm rải rác khắp Công viên Quốc gia Nouabale-Ndoki và các khu rừng xung quanh ở Cộng hòa Congo. Trí tuệ nhân tạo nhận dạng giọng nói của voi trong bản ghi âm - âm thanh ầm ầm tần số thấp mà chúng sử dụng để liên lạc với nhau và nhận thông tin về quy mô đàn cũng như hướng di chuyển của nó. Theo Giám đốc điều hành của Cục đo lường bảo tồn Matthew McKone, trí tuệ nhân tạo có thể xác định chính xác từng loài động vật mà không thể nhìn thấy từ trên không.
Điều thú vị là dự án này đã dẫn đến việc phát triển thuật toán học máy được đào tạo trên Snapshot Serengeti có thể xác định, mô tả và đếm với độ chính xác 96,6%.
TrailGuard Resolve cảnh báo về những kẻ săn trộm
Máy ảnh thông minh do Intel cung cấp sử dụng AI để bảo vệ động vật hoang dã châu Phi đang có nguy cơ tuyệt chủng khỏi những kẻ săn trộm. Điểm đặc biệt của hệ thống này là nó cảnh báo trước về những nỗ lực giết hại động vật trái phép.
Các camera đặt khắp công viên sử dụng bộ xử lý thị giác máy tính Intel (Movidius Myriad 2) có thể phát hiện động vật, con người và phương tiện trong thời gian thực, cho phép nhân viên kiểm lâm công viên bắt những kẻ săn trộm trước khi chúng làm bất cứ điều gì sai trái.
Công nghệ mới mà Resolve đưa ra hứa hẹn sẽ hiệu quả hơn các cảm biến phát hiện thông thường. Camera chống săn trộm gửi cảnh báo bất cứ khi nào chúng phát hiện chuyển động, dẫn đến nhiều cảnh báo sai và hạn chế thời lượng pin xuống còn bốn tuần. Camera TrailGuard chỉ sử dụng chuyển động để đánh thức camera và chỉ gửi cảnh báo khi nhìn thấy người trong khung hình. Điều này có nghĩa là sẽ có ít kết quả dương tính giả hơn đáng kể.
Ngoài ra, máy ảnh Resolve hầu như không tiêu thụ năng lượng ở chế độ chờ và có thể hoạt động tới một năm rưỡi mà không cần sạc lại. Nói cách khác, nhân viên công viên sẽ không phải mạo hiểm sự an toàn của mình thường xuyên như trước. Bản thân chiếc máy ảnh này có kích thước bằng một cây bút chì nên ít có khả năng bị những kẻ săn trộm phát hiện.
Bạn có thể đọc gì khác trên blog?
→
→
→
→
→
Đăng ký của chúng tôi -channel để không bỏ lỡ bài viết tiếp theo nhé! Chúng tôi viết không quá hai lần một tuần và chỉ viết về công việc.
Nguồn: www.habr.com