Этот метод использует искусственный интеллект для анализа спинных плавников акул, которые уникальны для каждой акулы. Для обучения системы исследователи Бен Хьюз и Тило Бургхардт использовали набор данных из 240 фотографий. Хотя это может показаться относительно небольшим объемом данных, оказалось, что они работают с точностью 81 процент.
Рекомендуемые видео
Это не первый раз, когда подобная технология применяется для отслеживания морских животных. Несколько лет назад исследователи из Эккерд-колледжа в Санкт-Петербурге, Флорида, использовали компьютерное зрение и методы обработки сигналов для идентификации дельфинов. судя по очертаниям их плавников.
В отличие от этого проекта, в работе Хьюза и Бургхардта в качестве основного показателя было решено заменить очертания плавников уникальными контурами определенного сегмента спинного плавника акулы.
«Идея использования частей контура плавника состоит в том, чтобы сделать индивидуальное распознавание более надежным», — сказал Хьюз Digital Trends. «Эта надежность допускает локальные изменения формы плавников, например, из-за повреждений с течением времени, а также как перекрытие ватерлинии — это означает, что часть плавника не видна, потому что она находится ниже ватерлиния. С технической точки зрения он также устойчив к ошибкам определения контуров плавников, которые могут возникнуть в результате автоматического извлечения контуров плавников из изображений».
В прошлом исследователи, следившие за акулами, смогли обнаружить необычное поведение. Например, в 2005 году исследователи из White Shark Trust обнаружили, что большая белая акула по имени Николь переплывала из Южной Африки в Австралию и обратно в течение девятимесячного периода. Мы надеемся, что возможность использовать искусственный интеллект для более эффективного наблюдения за акулами позволит раскрыть больше возможностей такого увлекательного поведения.
«Цель этой системы идентификации отпечатков пальцев — создать международную онлайн-базу данных, которая будет сначала доступный для ученых, занимающихся белыми акулами во всем мире, а затем, на втором этапе, открытый для не учёные», Майкл Шолль, генеральный директор Фонда спасения наших морей, рассказал Digital Trends. «Стало невозможно вручную и визуально управлять базами данных [для идентификации акул], которые включать сотни тысяч изображений и тысячи людей без автоматической идентификации система. Сегодня технологии позволяют создавать очень эффективные инструменты идентификации и управления базами данных, которые сделают жизнь исследователей более эффективной и действенной».
Рекомендации редакции
- Защитите общественность от рисков искусственного интеллекта, говорит Белый дом технологическим гигантам
- Новейший искусственный интеллект Массачусетского технологического института может переписать устаревшие страницы Википедии
- Возвращаясь к развитию искусственного интеллекта: как далеко продвинулся искусственный интеллект с 2010 года?
- McDonald’s планирует обслуживать искусственный интеллект в своих витринах
- Огромный чип искусственного интеллекта Cerebras размером с iPad
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
