Техніка використовує штучний інтелект для аналізу спинних плавців акул, які є унікальними для кожної акули. Щоб навчити систему, дослідники Бен Хьюз і Тіло Бургардт використали набір даних із 240 фотографій. Хоча це може здатися відносно невеликим обсягом даних, виявилося, що він працює з точністю 81 відсоток.
Рекомендовані відео
Це не перший випадок, коли така технологія використовується для відстеження морських тварин. Кілька років тому дослідники з коледжу Екерд у Санкт-Петербурзі, штат Флорида, використовували комп’ютерне бачення та методи обробки сигналів, щоб ідентифікувати дельфінів. на основі їхніх контурів плавників.
На відміну від цього проекту, робота Хьюза та Бургардта вирішила замінити обриси плавців як основну метрику унікальними контурами окремого сегмента спинного плавця акули.
«Ідея використання частин контуру плавника полягає в тому, щоб зробити індивідуальне розпізнавання надійним», — сказав Хьюз Digital Trends. «Ця міцність дозволяє локально змінювати форму плавників, наприклад, через пошкодження з часом як оклюзії ватерлінії — це означає, що частину плавця не видно, оскільки вона знаходиться нижче ватерлінія. З технічної точки зору він також стійкий до помилок виявлення контурів плавців, які можуть виникнути в результаті автоматичного вилучення контурів плавців із зображень».
У минулому дослідники, які стежили за акулами, змогли виявити надзвичайну поведінку. Наприклад, у 2005 році дослідники White Shark Trust виявили, що велика біла акула на ім’я Ніколь перепливла з Південної Африки до Австралії та назад протягом дев’яти місяців. Можливість використовувати штучний інтелект для кращого спостереження за акулами, сподіваюся, розкриє більше такої захоплюючої поведінки.
«Мета цієї системи ідентифікації за допомогою фінпринтів — створити онлайнову міжнародну базу даних, яка буде спершу доступний для вчених із вивчення білих акул у всьому світі, а потім, на другому етапі, відкрити його для ненауковці», Майкл Шолль, генеральний директор Save Our Seas Foundation, розповів Digital Trends. «Стало неможливо вручну та візуально керувати базами даних [для ідентифікації акул], які містять сотні тисяч зображень і тисячі людей без автоматичної ідентифікації система. Тепер технологія дозволяє використовувати дуже ефективні інструменти ідентифікації та керування базами даних, які зроблять життя дослідників ефективнішим та ефективнішим».
Рекомендації редакції
- Білий дім закликає технічних гігантів захистити громадськість від ризиків ШІ
- Новітній штучний інтелект MIT може переписати застарілі сторінки Вікіпедії
- Перегляд розвитку штучного інтелекту: як далеко просунувся штучний інтелект з 2010 року?
- McDonald’s планує обслуговувати штучний інтелект у своїх прохідних вікнах
- Величезний чіп зі штучним інтелектом Cerebras має розмір iPad
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
