A tecnologia de inteligência artificial provou ser útil em muitas áreas diferentes, e agora a observação de aves obteve a IA. tratamento. Uma nova IA A ferramenta pode identificar até 200 espécies diferentes de pássaros apenas olhando uma foto.
A tecnologia vem de uma equipe da Universidade Duke que usou mais de 11 mil fotos de 200 espécies de pássaros para ensinar uma máquina a diferenciá-las. A ferramenta mostrou pássaros, de patos a beija-flores, e foi capaz de identificar padrões específicos que correspondem a uma determinada espécie de ave.
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“Ao longo do caminho, ele exibe uma série de mapas de calor que dizem essencialmente: ‘Esta não é uma toutinegra qualquer. É uma toutinegra encapuzada, e aqui estão as características – como a cabeça mascarada e a barriga amarela – que a denunciam’”. escreveu Robin Smith, redator científico sênior do departamento de comunicações da Duke, em uma postagem no blog sobre o novo tecnologia.
Os pesquisadores incluíram Duke em ciência da computação, Ph. o estudante Chaofan Chen, o estudante de graduação da Duke, Oscar Li, os membros da equipe do Laboratório de Análise de Predição e a professora da Duke, Cynthia Rudin. A equipe descobriu que o aprendizado de máquina identificou corretamente as espécies de aves em 84% das vezes.
Essencialmente, a tecnologia é semelhante ao software de reconhecimento facial, que lembra rostos em sites de redes sociais para sugerir tags ou identificar pessoas em vídeos de vigilância. Ao contrário de outros polêmico reconhecimento facial software, no entanto, a tecnologia da Duke pretende ser transparente na forma como a máquina aprende recursos identificáveis.
“[Rudin] e seu laboratório estão projetando modelos de aprendizagem profunda que explicam o raciocínio por trás de suas previsões, deixando claro exatamente por que e como eles chegaram às suas respostas. Quando tal modelo comete um erro, sua transparência integrada torna possível entender o porquê”, diz a postagem do blog.
A esperança é levar essa tecnologia a outro nível para que possa ser usada para classificar áreas em imagens médicas, como a identificação de um caroço em uma mamografia.
“É um raciocínio baseado em casos”, disse Rudin. “Esperamos poder explicar melhor aos médicos ou pacientes por que sua imagem foi classificada pela rede como maligna ou benigna”.
A Digital Trends entrou em contato com a Duke University para descobrir de que outras maneiras a nova ferramenta pode ser usada, mas não recebemos resposta.
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