AI 시스템은 지느러미를 보고 백상아리를 추적합니다.

핀프린팅이 생체인식 분야의 최신 기술이라는 사실을 들어보셨나요? 아니요, 우리는 지문 채취를 잘못한 것이 아닙니다. 영국 브리스톨 대학의 연구원들은 다음과 같은 방법으로 장거리 상어를 추적하는 방법을 고안했습니다. 지느러미 식별 자동화.

이 기술은 인공 지능을 사용하여 각 상어의 고유한 상어 등지느러미를 분석합니다. 시스템을 훈련시키기 위해 연구원 Ben Hughes와 Tilo Burghardt는 240장의 사진 데이터 세트를 사용했습니다. 상대적으로 적은 양의 데이터처럼 들릴 수도 있지만 81%의 정확도로 작동하는 것으로 나타났습니다.

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해양동물 추적에 이러한 기술이 적용된 것은 이번이 처음은 아니다. 몇 년 전, 플로리다 주 세인트피터즈버그에 있는 Eckerd College의 연구원들은 돌고래를 식별하기 위해 컴퓨터 비전과 신호 처리 기술을 사용했습니다. 지느러미 윤곽을 기반으로.

해당 프로젝트와 달리 Hughes와 Burghardt의 작업은 지느러미 윤곽을 주요 측정 기준으로 상어 등지느러미의 특정 부분의 고유한 윤곽으로 대체하기로 결정했습니다.

Hughes는 Digital Trends에 “지느러미 윤곽의 일부를 사용하는 이유는 개인의 인식을 견고하게 만드는 것입니다.”라고 말했습니다. “이러한 견고함은 예를 들어 시간이 지남에 따른 손상으로 인해 지느러미 모양이 국부적으로 변경될 수도 있습니다. 흘수선 폐색으로 - 이는 지느러미의 일부가 물 아래에 있어서 볼 수 없는 경우를 의미합니다. 흘수선. 기술적 관점에서 보면 이미지에서 지느러미 윤곽을 자동으로 추출한 결과로 발생할 수 있는 지느러미 윤곽 감지 오류에도 강력합니다.”

과거에 상어를 추적하는 연구자들은 몇 가지 특이한 행동을 발견할 수 있었습니다. 예를 들어, 2005년에 White Shark Trust의 연구자들은 Nicole이라는 이름의 백상어가 9개월에 걸쳐 남아프리카에서 호주까지 헤엄쳐 갔다가 다시 돌아온 사실을 발견했습니다. AI를 사용하여 상어를 더 잘 모니터링할 수 있는 능력을 통해 이러한 종류의 매혹적인 행동이 더 많이 드러날 것으로 기대됩니다.

“이 지문 식별 시스템의 목적은 온라인 국제 데이터베이스를 만드는 것입니다. 처음에는 전 세계 백상어 과학자들이 접근할 수 있으며, 두 번째 단계에서는 이를 공개합니다. 과학자가 아닌 사람들” 마이클 숄, Save Our Seas Foundation의 CEO는 Digital Trends에 말했습니다. “[상어 식별을 위한] 데이터베이스를 수동 및 시각적으로 관리하는 것이 불가능해졌습니다. 자동 식별 없이 수십만 개의 이미지와 수천 명의 개인을 포함합니다. 체계. 이제 기술은 연구자의 삶을 더욱 효율적이고 효과적으로 만들어줄 매우 효과적인 식별 및 데이터베이스 관리 도구를 가능하게 합니다.”