La technologie de l’intelligence artificielle s’est révélée utile dans de nombreux domaines différents, et l’observation des oiseaux a désormais permis à l’IA de se développer. traitement. Une nouvelle I.A. Cet outil peut identifier jusqu'à 200 espèces différentes d'oiseaux simplement en regardant une seule photo.
La technologie vient d'une équipe de université de Duke qui a utilisé plus de 11 000 photos de 200 espèces d'oiseaux pour apprendre à une machine à les différencier. L’outil a montré des oiseaux, des canards aux colibris, et a pu détecter des motifs spécifiques correspondant à une espèce d’oiseau particulière.
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« En cours de route, il génère une série de cartes thermiques qui disent essentiellement: « Ce n’est pas n’importe quelle paruline. C’est une paruline à capuchon, et voici les caractéristiques – comme sa tête masquée et son ventre jaune – qui la trahissent. a écrit Robin Smith, rédacteur scientifique principal au département des communications de Duke, dans un article de blog sur le nouveau technologie.
Les chercheurs comprenaient Duke Computer Science Ph. D. l'étudiant Chaofan Chen, Oscar Li, étudiant de premier cycle à Duke, les membres de l'équipe du laboratoire d'analyse de prédiction et la professeure Duke Cynthia Rudin. L’équipe a constaté que l’apprentissage automatique identifiait correctement les espèces d’oiseaux dans 84 % des cas.
Essentiellement, la technologie est similaire aux logiciels de reconnaissance faciale, qui mémorisent les visages sur les sites de médias sociaux pour suggérer des tags ou identifier des personnes dans des vidéos de surveillance. contrairement à d'autres reconnaissance faciale controversée logiciel, cependant, la technologie de Duke se veut transparente dans la façon dont la machine apprend les caractéristiques identifiables.
« [Rudin] et son laboratoire conçoivent des modèles d’apprentissage profond qui expliquent le raisonnement derrière leurs prédictions, expliquant clairement pourquoi et comment ils ont trouvé leurs réponses. Lorsqu’un tel modèle fait une erreur, sa transparence intégrée permet de comprendre pourquoi », peut-on lire sur le blog.
L’espoir est d’amener cette technologie à un autre niveau afin qu’elle puisse être utilisée pour classer des zones dans des images médicales, par exemple pour identifier une grosseur sur une mammographie.
"C'est un raisonnement basé sur des cas", a déclaré Rudin. "Nous espérons pouvoir mieux expliquer aux médecins ou aux patients pourquoi leur image a été classée par le réseau comme maligne ou bénigne."
Digital Trends a contacté l'Université Duke pour découvrir de quelles autres manières le nouvel outil peut être utilisé, mais nous n'avons pas eu de réponse.
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