从连接到Internet的任何电热水壶中，您都可以了解到AI如何击败电子竞技者，如何为旧技术提供新的机会以及如何根据您的素描画猫。 但是，机器智能仍然可以管理环境这一事实并不普遍。 Cloud4Y已决定纠正此遗漏。
让我们谈谈非洲正在实施的最有趣的项目。 DeepMind追踪塞伦盖蒂牧群
在过去的10年中，作为塞伦盖蒂狮子研究计划的一部分，生物学家，生态学家和自愿保护主义者从位于塞伦盖蒂国家公园（坦桑尼亚）的数百个野外相机收集并分析了数据。 这对于研究某些濒临灭绝的动物的行为是必要的。 为了通过研究人口统计学，运动和其他动物活动标记来处理信息，志愿者花费了整整一年的时间。 AI DeepMind已经在9个月内完成了这项工作。
DeepMind是一家英国的人工智能技术公司。 2014年，购买了Alphabet。 科学团队使用
Snapshot Serengeti数据集训练人工智能模型，获得了出色的结果：
AI DeepMind可以自动检测，识别和计数图片中的非洲动物，使其工作速度提高了3个月。 DeepMind员工为何这么重要？
“塞伦盖蒂是世界上最后一个剩余的大型哺乳动物原始群落所在地之一。随着公园周围人类入侵的加剧，这些物种被迫改变其行为以生存。 不断增长的农业，偷猎和气候异常正在助长动物行为和种群动态的变化，但是这些变化发生在时空尺度上，这是传统研究方法难以控制的。”
为什么人工智能比生物学更有效？ 这有几个原因。
- 涉及更多照片 。 自安装以来，现场摄像机已捕获了数亿个图像。 并非所有人都容易识别，因此志愿者必须使用称为Zooniverse的网络工具手动识别该物种。 数据库现在有50种不同的类型，但是处理数据花费了太多时间。 结果，并非所有照片都在作品中使用。
- 快速的物种识别 。 该公司声称，他们经过预先训练的系统将很快在野外部署，通过记住并识别出该地区的一百多种动物，能够与（甚至更好）人类注释者一起工作。
- 设备便宜 。 AI DeepMind能够在不可靠的Internet访问的“适度”设备上有效工作，非洲大陆尤其如此，那里强大的计算机和快速的Internet访问可能对野生生物造成毁灭性破坏，部署成本过高。 生物安全性和成本节省是生态活动家重要的AI好处。
期望DeepMind机器学习系统不仅能够详细监视种群的行为和分布，而且能够足够迅速地提供数据，以便环保主义者可以及时对塞伦盖蒂动物的行为的短期变化做出响应。
微软追随大象
公平地说，我们注意到DeepMind不是唯一一家致力于拯救脆弱的野生动物种群的公司。 因此，微软通过其初创公司
Conservation Metrics在圣克鲁斯（Santa Cruz）进行了标记，该公司使用AI来跟踪非洲大草原象。
大象听力项目框架内的一家初创公司在康奈尔大学实验室的帮助下，开发了一种系统，该系统能够收集和分析分散在Nuabale Ndoka国家公园和刚果共和国附近森林地区的声传感器的数据。 人工智能可以识别记录中大象的声音-大象相互交流所用的低频隆隆声，并接收有关牧群数量及其运动方向的信息。 据保护指标首席执行官马修·麦康恩（Matthew McCone）称，人工智能能够准确识别无法从空中看到的动物。
有趣的是，由于这个项目，在Snapshot Serengeti上开发了一种机器学习算法，并对其进行了培训，该算法可以识别，描述和计数
野生生物 ，准确度达到96.6％。
TrailGuard解决偷猎者的警告
基于英特尔的智能相机使用AI保护濒临灭绝的非洲野生动植物偷猎者。 该系统的独特之处在于它会警告您尝试提前杀死动物。
园区中的摄像头使用英特尔计算机视觉处理器（Movidius Myriad 2），该处理器可以实时检测动物，人和车辆，从而使园区护林员可以在偷猎者开展业务之前就将其拦截。
Resolve提出的新技术有望比传统的检测传感器更高效。 防盗相机在检测到运动时会发出警报，这会导致很多误报，并将电池寿命限制在四个星期之内。 TrailGuard摄像机仅使用移动来唤醒摄像机，并且仅在看到框架中的人时才发送警报。 这意味着错误肯定会少很多。
此外，Resolve相机在待机模式下几乎不消耗电力，并且可以工作长达一年半而无需充电。 换句话说，公园工作人员将不必像以前那样经常冒着安全风险。 相机本身就是铅笔的大小，可减少偷猎者发现铅笔的可能性。
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