La tecnología de inteligencia artificial ha demostrado ser útil en muchas áreas diferentes, y ahora la observación de aves ha conseguido que la A.I. tratamiento. Una nueva IA La herramienta puede identificar hasta 200 especies diferentes de aves con solo mirar una foto.
La tecnología proviene de un equipo de Universidad de Duke que utilizó más de 11.000 fotografías de 200 especies de aves para enseñarle a una máquina a diferenciarlas. A la herramienta se le mostraron aves, desde patos hasta colibríes, y pudo seleccionar patrones específicos que coinciden con una especie particular de ave.
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“A lo largo del camino, escupe una serie de mapas de calor que esencialmente dicen: 'Esta no es una curruca cualquiera. Es una reinita encapuchada, y aquí están las características, como su cabeza enmascarada y su vientre amarillo, que la delatan'”. escribió Robin Smith, escritor científico senior en el departamento de comunicaciones de Duke, en una publicación de blog sobre el nuevo tecnología.
Los investigadores incluyeron al doctor en informática de Duke. el estudiante Chaofan Chen, el estudiante universitario de Duke Oscar Li, miembros del equipo del Laboratorio de Análisis de Predicción y la profesora de Duke Cynthia Rudin. El equipo descubrió que el aprendizaje automático identificaba correctamente las especies de aves el 84% de las veces.
Esencialmente, la tecnología es similar al software de reconocimiento facial, que recuerda rostros en sitios de redes sociales para sugerir etiquetas o identificar personas en videos de vigilancia. a diferencia de otros Controvertido reconocimiento-facial software, sin embargo, la tecnología de Duke pretende ser transparente en cuanto a cómo la máquina aprende características identificables.
“[Rudin] y su laboratorio están diseñando modelos de aprendizaje profundo que explican el razonamiento detrás de sus predicciones, dejando claro exactamente por qué y cómo llegaron a sus respuestas. Cuando un modelo de este tipo comete un error, su transparencia incorporada permite ver el motivo”, se lee en la publicación del blog.
La esperanza es llevar esta tecnología a otro nivel para que pueda usarse para clasificar áreas en imágenes médicas, como identificar un bulto en una mamografía.
"Es un razonamiento basado en casos", dijo Rudin. "Esperamos poder explicar mejor a los médicos o pacientes por qué la red clasificó su imagen como maligna o benigna".
Digital Trends se puso en contacto con la Universidad de Duke para averiguar para qué otras formas se puede utilizar la nueva herramienta, pero no hemos recibido respuesta.
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