In jedem mit dem Internet verbundenen Wasserkocher kann man hören, wie KI gegen E-Sportler gewinnt, alten Technologien neue Möglichkeiten eröffnet und Katzen gemäß Ihrer Skizze zeichnet. Die Tatsache, dass Machine Intelligence es immer noch schafft, sich um die Umwelt zu kümmern, ist weniger verbreitet. Cloud4Y hat beschlossen, dieses Versäumnis zu korrigieren.
Lassen Sie uns über die interessantesten Projekte sprechen, die in Afrika umgesetzt werden. DeepMind verfolgt Serengeti-Herden
In den letzten 10 Jahren haben Biologen, Ökologen und freiwillige Naturschützer im Rahmen des Serengeti Lion Research-Programms Daten von Hunderten von Feldkameras im Serengeti-Nationalpark (Tansania) gesammelt und analysiert. Dies ist notwendig, um das Verhalten bestimmter Tierarten zu untersuchen, deren Existenz in Gefahr ist. Freiwillige verbrachten ein ganzes Jahr damit, Informationen durch Untersuchung von Demografie, Bewegungen und anderen Markern der Tieraktivität zu verarbeiten. AI DeepMind macht diesen Job bereits in 9 Monaten.
DeepMind ist ein in Großbritannien ansässiges Unternehmen für künstliche Intelligenz. Im Jahr 2014 wurde Alphabet gekauft. Mit dem
Snapshot Serengeti- Datensatz zum Trainieren eines Modells für künstliche Intelligenz erzielte das wissenschaftliche Team hervorragende Ergebnisse:
AI DeepMind kann afrikanische Tiere in Bildern automatisch erkennen, identifizieren und zählen, wodurch die Arbeit 3 Monate schneller wird. Warum ist das wichtig, erklären DeepMind-Mitarbeiter:
„Die Serengeti ist einer der letzten verbliebenen Orte auf der Welt, an denen sich die unberührte Gemeinschaft großer Säugetiere befindet. Da die menschliche Invasion im Park immer intensiver wird, müssen diese Arten ihr Verhalten ändern, um zu überleben. Wachsende Landwirtschaft, Wilderei und Klimaanomalien tragen zu Veränderungen des Tierverhaltens und der Populationsdynamik bei. Diese Veränderungen haben jedoch räumlich und zeitlich stattgefunden und sind mit herkömmlichen Forschungsmethoden nur schwer zu kontrollieren. “
Warum ist künstliche Intelligenz effektiver als biologische? Dafür gibt es mehrere Gründe.
- Weitere Fotos sind beteiligt . Seit der Installation haben Feldkameras mehrere hundert Millionen Bilder aufgenommen. Nicht alle von ihnen sind leicht zu erkennen, daher müssen Freiwillige die Arten manuell mit einem Web-Tool namens Zooniverse identifizieren. Die Datenbank hat jetzt 50 verschiedene Typen, aber die Verarbeitung der Daten dauert zu lange. Infolgedessen werden nicht alle Fotos in der Arbeit verwendet.
- Schnelle Artenerkennung . Das Unternehmen behauptet, dass sein vorab geschultes System, das bald vor Ort eingesetzt wird, in der Lage ist, mit (oder noch besser) menschlichen Annotatoren zusammenzuarbeiten, indem es sich an mehr als hundert in der Region lebende Tierarten erinnert und diese erkennt.
- Günstige Ausrüstung . AI DeepMind ist in der Lage, effektiv an "bescheidenen" Geräten mit unzuverlässigem Internetzugang zu arbeiten, was insbesondere für den afrikanischen Kontinent gilt, wo ein leistungsstarker Computer und ein schneller Internetzugang für wild lebende Tiere verheerend und zu teuer in der Bereitstellung sein können. Biosicherheit und Kosteneinsparungen sind wichtige KI-Vorteile für Öko-Aktivisten.
Es wird erwartet, dass das DeepMind-System für maschinelles Lernen nicht nur das Verhalten und die Verteilung der Population genau überwachen kann, sondern auch Daten schnell genug bereitstellt, damit Umweltschützer rechtzeitig auf kurzfristige Änderungen des Verhaltens von Serengeti-Tieren reagieren können.
Microsoft folgt Elefanten
Fairerweise stellen wir fest, dass DeepMind nicht das einzige Unternehmen ist, das sich um die Rettung fragiler Populationen wilder Tiere gekümmert hat. Daher hat Microsoft mit seinem Startup
Conservation Metrics in Santa Cruz eingecheckt, das mithilfe von KI afrikanische Savannenelefanten verfolgt.
Ein Startup im Rahmen des Elephant Listening Project hat mit Hilfe des Labors der Cornell University ein System entwickelt, mit dem Daten von akustischen Sensoren gesammelt und analysiert werden können, die im gesamten Nuabale Ndoka-Nationalpark und angrenzenden Waldgebieten in der Republik Kongo verstreut sind. Künstliche Intelligenz erkennt die Stimme von Elefanten in Aufzeichnungen - niederfrequente Rumpelgeräusche, mit denen sie miteinander kommunizieren, und erhält Informationen über die Anzahl der Herden und die Richtung ihrer Bewegung. Laut Matthew McCone, CEO von Conservation Metrics, kann künstliche Intelligenz einzelne Tiere genau identifizieren, die aus der Luft nicht gesehen werden können.
Interessanterweise wurde dank dieses Projekts ein bei Snapshot Serengeti trainierter Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der
Wildtiere mit einer Genauigkeit von 96,6% identifizieren, beschreiben und zählen kann.
TrailGuard Resolve warnt vor Wilderern
Intel-basierte Smart-Kamera verwendet KI, um gefährdete afrikanische Wilderer zu schützen. Die Besonderheit dieses Systems ist, dass es vor Versuchen warnt, Tiere im Voraus zu töten.
Die im Park befindlichen Kameras verwenden den Intel Computer Vision-Prozessor (Movidius Myriad 2), der Tiere, Menschen und Fahrzeuge in Echtzeit erkennen kann, sodass Park Ranger Wilderer abfangen können, bis sie Geschäfte machen.
Die neue Technologie von Resolve verspricht, effizienter als herkömmliche Erkennungssensoren zu sein. Anti-Wilderei-Kameras senden Warnmeldungen, wenn sie Bewegungen erkennen, was zu vielen Fehlalarmen führt und die Batterielebensdauer auf vier Wochen begrenzt. Die TrailGuard-Kamera verwendet Bewegung nur, um die Kamera aufzuwecken, und sendet nur dann Warnungen, wenn sie Personen im Bild sieht. Dies bedeutet, dass es deutlich weniger Fehlalarme gibt.
Darüber hinaus verbraucht die Resolve-Kamera im Standby-Modus praktisch keinen Strom und kann bis zu anderthalb Jahre ohne Aufladen arbeiten. Mit anderen Worten, Parkmitarbeiter müssen ihre Sicherheit nicht mehr so oft riskieren wie zuvor. Die Kamera selbst hat die Größe eines Bleistifts, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass Wilderer sie erkennen.
Was sonst noch nützlich ist, lesen Sie im Cloud4Y- Blog→
vGPU - Verwendung kann nicht ignoriert werden→
Beer Intelligence - AI wartet mit Bier auf→
4 Möglichkeiten zum Speichern von Backups in der Cloud→
5 beste Kubernetes-Distributionen→
Roboter und Erdbeeren: Wie KI die Felderträge erhöhtAbonnieren Sie unseren
Telegrammkanal , um keinen weiteren Artikel zu verpassen! Wir schreiben nicht mehr als zweimal pro Woche und nur geschäftlich.