Пустинята е обширна и разнообразна, дом на милиони животински видове. За еколозите идентифицирането и описването на тези животни е от ключово значение за успешното изследване. Това може да се окаже трудна задача, но изкуственият интелект може да помогне.
В нов доклад, публикуван тази седмица, изследователите показват как са обучили алгоритъм за задълбочено обучение за автоматично идентифициране, преброяване и характеризиране на животни в изображения. Системата използва снимки, заснети от капани за камери със сензор за движение, които правят снимки на животните, без да ги безпокоят сериозно.
Препоръчани видеоклипове
„Ние показахме, че можем да използваме компютри за автоматично извличане на информация от снимки на диви животни, като видове, брой животни и какво правят животните.“ Маргарет Космала, научен сътрудник в Харвардския университет, каза пред Digital Trends. „Новото е, че това е първият път, когато е показано, че е възможно да се направи това толкова точно, колкото хората. Изкуственият интелект става все по-добър в разпознаването на неща в човешката област - човешки лица, вътрешни пространства, конкретни обекти, ако са добре позиционирани, улици и т.н. Но природата е объркана и в този набор от снимки животните често са само частично на снимката или много близо, или далеч, или се припокриват. Като еколог намирам това за много вълнуващо, защото ни дава нов начин да използваме технологията за изучаване на дивата природа в широки области и дълги периоди от време.
Изследователите са използвали изображения, заснети и събрани от Snapshot Serengeti, граждански научен проект с стелт камери за диви животни разпространени в цяла Танзания. От слон до гепард, Snapshot Serengeti е събрал милиони снимки на диви животни. Но самите изображения не са толкова ценни, колкото данните, съдържащи се в рамката, включително подробности като брой и тип животни.
Автоматизираната идентификация и описания имат много предимства за еколозите. В продължение на години Snapshot Serengeti се занимаваше със задачата да описва изображения на дивата природа. С помощта на около 50 000 доброволци групата маркира над три милиона изображения. Именно тази съкровищница от етикетирани изображения използваха изследователите, за да обучат своя алгоритъм.
Сега, вместо да се обръщат към граждански учени, изследователите може да са в състояние да възложат трудоемката задача на алгоритъм, който може бързо да обработва снимките и да етикетира основните им детайли.
„Всяка научноизследователска група или група за опазване, която се опитва да разбере и защити вид или екосистема, може да разположи камери със сензор за движение в тази екосистема,“ Джеф Клюн, професор по компютърни науки в университета на Уайоминг, каза. „Например, ако изучавате ягуари в гора, можете да поставите мрежа от камери със сензор за движение по пътеките. След това системата автоматично ще прави снимки на животните, когато се движат пред камерите, а след това A.I. технология ще преброи броя на животните, които са били видени, и автоматично изтрива всички заснети изображения, в които няма животни, което се оказва много, защото камерите със сензор за движение се задействат от вятър, падащи листа, и така нататък."
Документ, описващ подробно изследването беше публикуван тази седмица в списание Proceedings of the National Academy of Sciences.
Препоръки на редакторите
- Аналогов AI? Звучи налудничаво, но това може да е бъдещето
- Най-новият AI на Nvidia резултатите доказват, че ARM е готов за центъра за данни
- Nvidia намалява бариерата за навлизане в A.I. с Fleet Command и LaunchPad
- Прочетете зловещо красивото „синтетично писание“ на A.I. който мисли, че е Бог
- Бъдещето на ИИ: 4 големи неща, за които да следите през следващите няколко години
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
