Штучний інтелект міг би контролювати ферми зверху, щоб переконатися, що вони не забруднюють навколишнє середовище

Ідея штучного інтелекту, який спостерігає з неба, вишукуючи правопорушення, звучить трохи як науково-фантастична антиутопія. Насправді це опис нового штучного інтелекту з глибоким навчанням, який розробляється, щоб допомогти виявити ферми, які незаконно забруднюють водні шляхи.

“За даними [Агентства з охорони навколишнього середовища], сільське господарство є основним джерелом забруднюючих речовин у водні шляхи Сполучених Штатів”, – розповів Digital Trends Деніел Е. Хо, один з провідних авторів проекту. “Інтенсивні об’єкти тваринництва, відомі в Сполучених Штатах як підприємства з концентрованої годівлі тварин (CAFO), відповідають приблизно за 40% виробництва тваринницької продукції в США. Але екологічний моніторинг та правозастосування ускладнюються відсутністю систематизованих знань про ці об’єкти. Тому деякі екологічні групи та один орган влади штату вдаються до ручного сканування супутникових знімків для виявлення місць розташування CAFO, що може зайняти більше трьох років для одного штату. Наше дослідження вирішує цю проблему шляхом навчання моделі машинного навчання для розпізнавання об’єктів CAFO на супутникових знімках високої роздільної здатності”.

Дані, використані для навчання нейронної мережі, являли собою комбінацію даних перепису населення, отриманих від екологічних організацій Північної Кароліни, і загальнодоступних супутникових знімків. ШІ був навчений ідентифікувати такі особливості, як відкриті гнойові ями, які можуть вказувати на можливі забруднювачі. У майбутньому він може бути доопрацьований для виявлення фактичного забруднення водних шляхів.

• Мета зробила DALL-E для відео, і це одночасно моторошно і дивовижно
• Оптичні ілюзії можуть допомогти нам створити наступне покоління ШІ
• Microsoft відмовляється від свого моторошного штучного інтелекту, що зчитує емоції.

Хо не обов’язково той, кого ви очікуєте побачити за такою ініціативою. Вчений-юрист, він є професором права і політології в Стенфордському університеті. Як же він долучився до цієї роботи?

“Я зіткнувся з цією темою після того, як викладав модуль з тваринництва для групи в Стенфорді, – пояснив він. “Ми висвітлювали в основному юридичні питання про те, як CAFO регулюються відповідно до Закону про чисту воду, але багато хто був здивований елементарною відсутністю знань про CAFO. Тоді наша дослідницька група почала вивчати, чи існують способи використання основних досягнень в області розпізнавання зображень для вирішення цієї проблеми”.

Розробка системи була здійснена у співпраці з науковими асистентами для перевірки навчальних даних, а також зі студентами Стенфордського університету комп’ютерних наук, які провели мозковий штурм відповідних технологій комп’ютерного зору.

Source: digitaltrends.com