Sălbăticia este vastă și variată, unde se află milioane de specii de animale. Pentru ecologiști, identificarea și descrierea acelor animale este cheia cercetării de succes. Acest lucru se poate dovedi a fi o problemă grea, dar inteligența artificială ar putea fi de ajutor.
Într-un nou raport publicat în această săptămână, cercetătorii arată cum au antrenat un algoritm de învățare profundă pentru a identifica, număra și caracteriza automat animalele în imagini. Sistemul a folosit fotografii capturate din capcane ale camerei cu senzor de mișcare, care fac fotografii cu animalele fără a le deranja în mod serios.
Videoclipuri recomandate
„Am arătat că putem folosi computere pentru a extrage automat informații din fotografiile vieții sălbatice, cum ar fi speciile, numărul de animale și ceea ce fac animalele.” Margaret Kosmala, un asociat de cercetare la Universitatea Harvard, a declarat pentru Digital Trends. „Ceea ce este nou este că aceasta este prima dată când s-a demonstrat că este posibil să faci asta la fel de precis ca oamenii. Inteligența artificială a devenit bună la recunoașterea lucrurilor din domeniul uman - fețe umane, spații interioare, obiecte specifice dacă sunt bine poziționate, străzi și așa mai departe. Dar natura este dezordonată și în acest set de fotografii, animalele sunt adesea doar parțial în fotografie sau foarte aproape sau departe sau suprapuse. În calitate de ecologist, consider acest lucru foarte interesant, deoarece ne oferă o nouă modalitate de a folosi tehnologia pentru a studia fauna sălbatică pe zone largi și pe perioade lungi de timp.”
Cercetătorii au folosit imagini capturate și culese de Snapshot Serengeti, un proiect de știință cetățenească cu camere ascunse pentru animale sălbatice răspândit în toată Tanzania. De la elefant la gheparzi, Snapshot Serengeti a adunat milioane de fotografii cu animale sălbatice. Dar imaginile în sine nu sunt la fel de valoroase ca datele conținute în cadru, inclusiv detalii precum numărul și tipul de animale.
Identificarea și descrierile automate au o mulțime de beneficii pentru ecologisti. De ani de zile, Snapshot Serengeti obișnuia să dea participarea la participarea sarcinii de a descrie imaginile vieții sălbatice. Cu ajutorul a aproximativ 50.000 de voluntari, grupul a etichetat peste trei milioane de imagini. Acesta a fost acest tezaur de imagini etichetate pe care cercetătorii l-au folosit pentru a-și antrena algoritmul.
Acum, în loc să apeleze la oamenii de știință cetățeni, cercetătorii pot fi capabili să atribuie sarcina laborioasă unui algoritm, care poate procesa rapid fotografiile și poate eticheta detaliile cheie ale acestora.
„Orice grup de cercetare științifică sau grup de conservare care încearcă să înțeleagă și să protejeze o specie sau un ecosistem poate instala camere cu senzori de mișcare în acel ecosistem.” Jeff Clune, a spus un profesor de informatică la Universitatea din Wyoming. „De exemplu, dacă studiezi jaguarii într-o pădure, poți instala o rețea de camere cu senzori de mișcare de-a lungul traseelor. Sistemul va fotografia apoi automat animalele atunci când se deplasează în fața camerelor, iar apoi A.I. tehnologia va număra numărul de animale care au fost văzute și șterge automat toate imaginile care au fost făcute care nu au animale în ele, ceea ce se dovedește a fi mult pentru că camerele cu senzori de mișcare sunt declanșate de vânt, frunzele care cad, etcetera."
O lucrare care detaliază cercetarea a fost publicat săptămâna aceasta în revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
Recomandările editorilor
- I.A. analogic? Sună nebunesc, dar ar putea fi viitorul
- Cel mai recent Nvidia A.I. rezultatele dovedesc că ARM este pregătit pentru centrul de date
- Nvidia coboară bariera de intrare în A.I. cu Fleet Command și LaunchPad
- Citiți „scriptura sintetică” ciudat de frumoasă a unui A.I. care crede că este Dumnezeu
- Viitorul A.I.: 4 lucruri mari de urmărit în următorii câțiva ani
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
