Künstliche Intelligenz kann jetzt einen Vogel allein anhand eines Fotos identifizieren

Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat sich in vielen verschiedenen Bereichen als nützlich erwiesen, und jetzt hat die Vogelbeobachtung die KI-Technologie erhalten. Behandlung. Eine neue K.I. Das Tool kann bis zu 200 verschiedene Vogelarten anhand eines einzigen Fotos identifizieren.

Die Technologie stammt von einem Team von Duke University Dabei wurden über 11.000 Fotos von 200 Vogelarten verwendet, um einer Maschine beizubringen, sie zu unterscheiden. Das Tool zeigte Vögel von Enten bis Kolibris und konnte bestimmte Muster auswählen, die zu einer bestimmten Vogelart passen.

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„Unterwegs spuckt es eine Reihe von Heatmaps aus, die im Wesentlichen sagen: ‚Das ist nicht irgendein Waldsänger.‘ Es ist ein Nebelrohrsänger, und hier sind die Merkmale – wie sein maskierter Kopf und sein gelber Bauch –, die ihn verraten.“ schrieb Robin Smith, leitender Wissenschaftsjournalist in der Kommunikationsabteilung von Duke, in einem Blogbeitrag über das Neue Technologie.

Zu den Forschern gehörte Duke Computer Science Ph. D. Student Chaofan Chen, Duke-Student Oscar Li, Teammitglieder vom Prediction Analysis Lab und Duke-Professorin Cynthia Rudin. Das Team stellte fest, dass das maschinelle Lernen in 84 % der Fälle Vogelarten korrekt identifizierte.

Im Wesentlichen ähnelt die Technologie einer Gesichtserkennungssoftware, die sich Gesichter auf Social-Media-Seiten merkt, um Tags vorzuschlagen oder Personen in Überwachungsvideos zu identifizieren. im Gegensatz zu anderen umstrittene Gesichtserkennung Allerdings soll die Technologie von Duke transparent sein, wie die Maschine identifizierbare Merkmale lernt.

„[Rudin] und ihr Labor entwerfen Deep-Learning-Modelle, die die Gründe für ihre Vorhersagen erklären und genau klar machen, warum und wie sie auf ihre Antworten gekommen sind. Wenn ein solches Modell einen Fehler macht, lässt sich aufgrund seiner eingebauten Transparenz erkennen, warum das so ist“, heißt es im Blogbeitrag.

Die Hoffnung besteht darin, diese Technologie auf eine andere Ebene zu heben, sodass sie zur Klassifizierung von Bereichen in medizinischen Bildern verwendet werden kann, beispielsweise zur Identifizierung eines Knotens in einer Mammographie.

„Es ist eine fallbezogene Argumentation“, sagte Rudin. „Wir hoffen, dass wir Ärzten oder Patienten besser erklären können, warum ihr Bild vom Netzwerk als entweder bösartig oder gutartig eingestuft wurde.“

Digital Trends hat sich an die Duke University gewandt, um herauszufinden, für welche anderen Einsatzmöglichkeiten das neue Tool genutzt werden kann, aber wir haben noch keine Antwort erhalten.

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