Dari ketel listrik yang terhubung ke Internet, Anda dapat mendengar tentang bagaimana AI menang melawan e-olahragawan, memberi peluang baru pada teknologi lama dan menggambar kucing sesuai dengan sketsa Anda. Tetapi fakta bahwa kecerdasan mesin masih berhasil menjaga lingkungan kurang umum. Cloud4Y telah memutuskan untuk memperbaiki kekurangan ini.
Mari kita bicara tentang proyek paling menarik yang sedang dilaksanakan di Afrika. DeepMind melacak kawanan Serengeti
Selama 10 tahun terakhir, ahli biologi, ekologi dan konservasi sukarela telah mengumpulkan dan menganalisis data dari ratusan kamera lapangan yang berlokasi di Taman Nasional Serengeti (Tanzania) sebagai bagian dari program Penelitian Singa Serengeti. Ini diperlukan untuk mempelajari perilaku spesies hewan tertentu yang keberadaannya dalam bahaya. Untuk memproses informasi dengan mempelajari demografi, gerakan, dan penanda aktivitas hewan lainnya, relawan menghabiskan satu tahun penuh. AI DeepMind sudah melakukan pekerjaan ini dalam 9 bulan.
DeepMind adalah perusahaan teknologi kecerdasan buatan berbasis di Inggris. Pada tahun 2014, Alphabet dibeli. Menggunakan dataset
Serengeti Snapshot untuk melatih model kecerdasan buatan, tim ilmiah mencapai hasil yang sangat baik:
AI DeepMind dapat secara otomatis mendeteksi, mengidentifikasi, dan menghitung hewan Afrika dalam gambar, menjadikan kerjanya 3 bulan lebih cepat. Mengapa ini penting, karyawan DeepMind menjelaskan:
“Serengeti adalah salah satu tempat terakhir yang tersisa di dunia di mana komunitas mamalia besar yang masih asli berada ... Ketika invasi manusia di sekitar taman menjadi semakin kuat, spesies ini dipaksa untuk mengubah perilaku mereka untuk bertahan hidup. Tumbuhnya pertanian, perburuan, dan anomali iklim berkontribusi terhadap perubahan perilaku hewan dan dinamika populasi, tetapi perubahan ini terjadi pada skala spasial dan temporal yang sulit dikendalikan dengan menggunakan metode penelitian tradisional. ”
Mengapa kecerdasan buatan lebih efektif daripada kecerdasan biologis? Ada beberapa alasan untuk ini.
- Lebih banyak foto terlibat . Sejak instalasi, kamera lapangan telah menangkap beberapa ratus juta gambar. Tidak semuanya mudah dikenali, jadi sukarelawan harus mengidentifikasi spesies secara manual menggunakan alat web yang disebut Zooniverse. Basis data sekarang memiliki 50 jenis berbeda, tetapi butuh terlalu banyak waktu untuk memproses data. Akibatnya, tidak semua foto digunakan dalam karya tersebut.
- Pengenalan spesies yang cepat . Perusahaan mengklaim bahwa sistem pra-pelatihan mereka, yang akan segera digunakan di lapangan, dapat bekerja bersama dengan (atau bahkan lebih baik) anotator manusia dengan mengingat dan mengenali lebih dari seratus spesies hewan yang hidup di wilayah tersebut.
- Peralatan murah . AI DeepMind mampu bekerja secara efektif pada peralatan "sederhana" dengan akses Internet yang tidak dapat diandalkan, yang terutama berlaku untuk benua Afrika, di mana komputer yang kuat dan akses Internet cepat dapat menghancurkan satwa liar dan terlalu mahal untuk digunakan. Keamanan hayati dan penghematan biaya adalah manfaat AI yang penting bagi aktivis lingkungan.
Diharapkan bahwa sistem pembelajaran mesin DeepMind tidak hanya akan dapat memonitor secara dekat perilaku dan distribusi populasi, tetapi juga menyediakan data dengan cukup cepat sehingga para pencinta lingkungan dapat merespons secara tepat waktu terhadap perubahan jangka pendek dalam perilaku hewan Serengeti.
Microsoft mengikuti gajah
Dalam keadilan, kami mencatat bahwa DeepMind bukan satu-satunya perusahaan yang telah menyelamatkan populasi hewan liar yang rapuh. Jadi, Microsoft menandai di Santa Cruz dengan startup-nya,
Conservation Metrics , yang menggunakan AI untuk melacak gajah sabana Afrika.
Sebuah startup dalam kerangka Proyek Elephant Listening, dengan bantuan laboratorium Cornell University, telah mengembangkan sistem yang mampu mengumpulkan dan menganalisis data dari sensor akustik yang tersebar di seluruh Taman Nasional Nuabale Ndoka dan kawasan hutan yang berdekatan di Republik Kongo. Kecerdasan buatan mengenali suara gajah pada rekaman - suara gemuruh frekuensi rendah yang mereka gunakan untuk berkomunikasi satu sama lain, dan menerima informasi tentang jumlah kawanan dan arah pergerakannya. Menurut Matthew McCone, CEO Conservation Metrics, kecerdasan buatan mampu mengidentifikasi secara akurat hewan individu yang tidak dapat dilihat dari udara.
Menariknya, berkat proyek ini, algoritma pembelajaran mesin dikembangkan, dilatih di Snapshot Serengeti, yang dapat mengidentifikasi, menggambarkan, dan menghitung
satwa liar dengan akurasi 96,6%.
TrailGuard Resolve memperingatkan para pemburu liar
Kamera pintar berbasis Intel menggunakan AI untuk melindungi pemburu satwa liar Afrika yang terancam punah. Keunikan dari sistem ini adalah bahwa ia memperingatkan upaya untuk membunuh hewan terlebih dahulu.
Kamera yang terletak di taman menggunakan prosesor penglihatan komputer Intel (Movidius Myriad 2), yang dapat mendeteksi hewan, manusia, dan kendaraan secara real time, yang memungkinkan penjaga taman untuk mencegat pemburu liar sampai mereka melakukan bisnis.
Teknologi baru yang Resolve datang dengan janji untuk menjadi lebih efisien daripada sensor deteksi konvensional. Kamera anti-perburuan mengirimkan peringatan setiap kali mereka mendeteksi gerakan, yang mengarah ke banyak kesalahan positif dan membatasi masa pakai baterai hingga empat minggu. Kamera TrailGuard hanya menggunakan gerakan untuk membangunkan kamera dan mengirimkan peringatan hanya ketika melihat orang-orang di dalam bingkai. Ini berarti bahwa akan ada positif palsu yang jauh lebih sedikit.
Selain itu, kamera Resolve praktis tidak mengkonsumsi daya dalam mode siaga dan dapat bekerja hingga satu setengah tahun tanpa mengisi ulang. Dengan kata lain, staf taman tidak harus mengambil risiko keselamatan mereka sesering sebelumnya. Kamera itu sendiri seukuran pensil, yang mengurangi kemungkinan pemburu akan mendeteksinya.
Apa lagi yang berguna untuk dibaca di blog Cloud4Y→
vGPU - penggunaan tidak dapat diabaikan→
Beer Intelligence - AI memunculkan bir→
4 cara untuk menghemat cadangan di cloud→
5 Distribusi Kubernet Terbaik→
Robot dan stroberi: bagaimana AI meningkatkan hasil di lapanganBerlangganan saluran
Telegram kami agar tidak ketinggalan artikel lain! Kami menulis tidak lebih dari dua kali seminggu dan hanya untuk bisnis.