Дивљина је огромна и разнолика, дом за милиони животињских врста. За екологе, идентификација и описивање тих животиња је кључ за успешно истраживање. То се може показати као тежак задатак - али вештачка интелигенција може помоћи.
У новом извештају објављеном ове недеље, истраживачи показују како су обучили алгоритам дубоког учења да аутоматски идентификује, броји и карактерише животиње на сликама. Систем је користио фотографије снимљене из замки камера са сензором покрета, које снимају слике животиња без озбиљног узнемиравања.
Препоручени видео снимци
„Показали смо да можемо да користимо компјутере за аутоматско издвајање информација из фотографија дивљих животиња, као што су врсте, број животиња и шта животиње раде. Маргарет Космала, истраживач сарадник на Универзитету Харвард, рекао је за Дигитал Трендс. „Оно што је ново је да је ово први пут да се показало да је то могуће урадити тачно као и људи. Вештачка интелигенција постаје све боља у препознавању ствари у људском домену — људских лица, унутрашњег простора, одређених објеката ако су добро позиционирани, улица и тако даље. Али природа је неуредна и на овом скупу фотографија животиње су често само делимично на фотографији или су веома близу или далеко или се преклапају. Као еколог, сматрам да је ово веома узбудљиво јер нам даје нови начин да користимо технологију за проучавање дивљих животиња на широким подручјима и дугим временским распонима.
Истраживачи су користили слике које је снимио и сакупио Снапсхот Серенгети, пројекат грађанске науке са скривене камере за дивље животиње проширио по целој Танзанији. Од слона до гепарда, Снепсхот Серенгети је прикупио милионе фотографија дивљих животиња. Али саме слике нису толико вредне као подаци садржани у оквиру, укључујући детаље попут броја и врсте животиња.
Аутоматска идентификација и описи имају много предности за екологе. Годинама, Снапсхот Серенгети је користио за опписивање слика дивљих животиња. Уз помоћ око 50.000 волонтера, група је означила преко три милиона слика. То је била ризница означених слика коју су истраживачи користили да тренирају свој алгоритам.
Сада, уместо да се обрате научницима-грађанима, истраживачи ће можда моћи да доделе напоран задатак алгоритму, који може брзо да обради фотографије и означи њихове кључне детаље.
„Свака научноистраживачка група или група за очување која покушава да разуме и заштити врсту или екосистем може да постави камере са сензором покрета у том екосистему“, Јефф Цлуне, рекао је професор рачунарства на Универзитету Вајоминг. „На пример, ако проучавате јагуаре у шуми, можете поставити мрежу камера са сензором покрета дуж стаза. Систем ће затим аутоматски снимити слике животиња када се крећу испред камера, а затим ће А.И. технологија ће бројати број животиња које су виђене, и аутоматски бришу све снимљене слике на којима нема животиња, што се испоставило да је много јер се камере са сензором покрета активирају ветром, опадањем лишћа, и тако даље."
Рад који детаљно описује истраживање објављено је ове недеље у часопису Процеедингс оф тхе Натионал Ацадеми оф Сциенцес.
Препоруке уредника
- Аналогни А.И.? Звучи лудо, али то би могла бити будућност
- Нвидијин најновији А.И. резултати доказују да је АРМ спреман за дата центар
- Нвидиа смањује баријеру за улазак у А.И. са командом флоте и ЛаунцхПад-ом
- Прочитајте сабласно лепе „синтетичке списе“ АИ. који мисли да је то Бог
- Будућност АИ: 4 велике ствари на које треба обратити пажњу у наредних неколико година
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате убрзани свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
