Подписаться на новости
brand brand
logo logo
Сообщество робототехников

Искусственный интеллект поможет людям классифицировать и считать диких животных

Искусственный-интеллект-поможет-людям-классифицировать-и-считать-диких-животных
Четверг, 7 Июня 2018, в 11:08
Искусственный интеллект

Ученые предложили использовать искусственный интеллект для классификации и подсчета диких животных. Глубокие нейронные сети могут автоматически распознавать и описывать фотографии животных, сделанные специальными камерами с датчиками движения.

Одна из проблем с камерами-ловушками заключается в том, что людям нужно вручную просматривать все фото, определять и записывать вид/количество животных, присутствующих на каждом кадре. А ИИ может упростить этот процесс.

Группа ученых под руководством Джеффа Клина, доцента из Университета Вайоминга, разработала систему на основе ИИ, которая с точностью 99,3% автоматически идентифицирует и подсчитывает животных в дикой природе. Для сравнения: группа людей, принимавших участие в тестировании возможностей технологии искусственного интеллекта, показала результативность в 96,6%. Об этом сообщается в статье, напечатанной в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

«Глубокое обучение позволяет нам осторожно, ненавязчиво и за небольшие деньги собирать данные о дикой природе, что могло бы способствовать ускорению трансформации многих областей экологии, биологии дикой природы, зоологии, биологии сохранения и поведения животных. Это значительно улучшит наши возможности и поможет сохранить дикую природу и драгоценные экосистемы», – прокомментировал Джефф Клин, который был главным автором статьи.

Глубокие нейронные сети – это форма вычислительного интеллекта, созданная по принципу человеческого мозга и того, как он видит и анализирует окружающий мир. Для реализации технологии сетям нужно огромное количество четко структурированных данных.

Необходимое количество фото для исследований предоставил проект Snapshot Serengeti, общественная научная инициатива. В Танзании установили множество камер с датчиками движения, которые собрали несколько миллионов изображений животных в их естественной среде обитания: львов, леопардов, гепардов, слонов и других.

 

рп

Фото с камеры-ловушки

Информация с этих снимков полезна только в обработанном, промаркированном виде, в течение многих лет этим вручную занимались волонтеры. В исследовании использовалось 3,2 миллиона помеченных изображений, над которыми работало 50 000 добровольцев в течение нескольких лет.

«Мы хотели проверить, можем ли мы использовать машинное обучение для автоматизации работы волонтеров. Алгоритм глубокого обучения намного превзошел мои ожидания», – комментирует Крэйг Пэкер, возглавляющий проект Snapshot Serengeti.

В мире существуют сотни проектов, подобных Snapshot Serengeti, но лишь некоторые из них способны собрать много добровольцев для анализа информации. Это значит, что большое количество данных так и остаются необработанными и неиспользуемыми. Технология глубокого обучения нейронных сетей способна ускорить эти процессы. Система искусственного интеллекта сможет сообщить не только о том, какой вид животного присутствует на фото, но и посчитать особей, описать их действия, наличие детенышей. По подсчетам ученых, это позволит сэкономить более восьми лет усилий людей на каждые дополнительные 3 миллиона изображений.

 

Читайте также: «Искусственный интеллект Alibaba помогает китайским свиноводам»

рейтинг

694

просмотров

0

комментариев

порекомендовать друзьям

ЧИТАТЬ НА ЭТУ ТЕМУ

Loading

комментарии

Нет комментариев

Гость

Дорогие друзья! Помните, что администрация сайта будет удалять:

  • Комментарии с грубой и ненормативной лексикой
  • Прямые или косвенные оскорбления героя поста или читателей
  • Короткие оценочные комментарии ("ужасно", "класс", "отстой")
  • Комментарии, разжигающие национальную и социальную рознь
brand brand