La tecnologia dell'intelligenza artificiale si è dimostrata utile in molti settori diversi e ora il birdwatching ha ottenuto l'intelligenza artificiale. trattamento. Una nuova I.A. lo strumento può identificare fino a 200 specie diverse di uccelli semplicemente guardando una foto.
La tecnologia proviene da un team di Università Ducale che ha utilizzato oltre 11.000 foto di 200 specie di uccelli per insegnare a una macchina a differenziarle. Lo strumento ha mostrato gli uccelli, dalle anatre ai colibrì, ed è stato in grado di individuare modelli specifici che corrispondono a una particolare specie di uccelli.
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“Lungo il percorso, produce una serie di mappe di calore che essenzialmente dicono: ‘Questo non è un warbler qualsiasi. È un usignolo con cappuccio, ed ecco le caratteristiche – come la testa mascherata e il ventre giallo – che lo tradiscono,’” ha scritto Robin Smith, scrittore scientifico senior del dipartimento di comunicazione della Duke, in un post sul blog sulla novità tecnologia.
I ricercatori includevano il dottorato di ricerca in informatica della Duke. lo studente Chaofan Chen, lo studente universitario della Duke Oscar Li, i membri del team del Prediction Analysis Lab e la professoressa della Duke Cynthia Rudin. Il team ha scoperto che l’apprendimento automatico identificava correttamente le specie di uccelli nell’84% dei casi.
Essenzialmente, la tecnologia è simile al software di riconoscimento facciale, che ricorda i volti sui siti di social media per suggerire tag o identificare le persone nei video di sorveglianza. A differenza di altri controverso riconoscimento facciale software, tuttavia, la tecnologia di Duke è pensata per essere trasparente nel modo in cui la macchina apprende le caratteristiche identificabili.
“[Rudin] e il suo laboratorio stanno progettando modelli di deep learning che spiegano il ragionamento alla base delle loro previsioni, chiarendo esattamente perché e come hanno fornito le loro risposte. Quando un modello del genere commette un errore, la sua trasparenza integrata consente di capirne il motivo”, si legge nel post sul blog.
La speranza è di portare questa tecnologia a un altro livello in modo che possa essere utilizzata per classificare aree nelle immagini mediche, come identificare un nodulo in una mammografia.
“È un ragionamento basato sui casi”, ha detto Rudin. "Speriamo di poter spiegare meglio ai medici o ai pazienti perché la loro immagine è stata classificata dalla rete come maligna o benigna".
Digital Trends ha contattato la Duke University per scoprire in quali altri modi è possibile utilizzare il nuovo strumento, ma non abbiamo ricevuto risposta.
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