Одна риба, дві риби: Штучний інтелект підписує фотографії дикої природи для покращення охорони природи

Дика природа – величезна і різноманітна, вона є домівкою для мільйонів видів тварин. Для екологів ідентифікація та опис цих тварин є ключем до успішних досліджень. Це може виявитися надскладним завданням, але штучний інтелект може допомогти.

У новому звіті, опублікованому на цьому тижні, дослідники показують, як вони навчили алгоритм глибокого навчання автоматично ідентифікувати, підраховувати і характеризувати тварин на зображеннях. Система використовувала фотографії, отримані з камер-пасток з датчиками руху, які фотографують тварин, не завдаючи їм серйозного занепокоєння.

“Ми показали, що можемо використовувати комп’ютери для автоматичного вилучення інформації з фотографій дикої природи, такої як вид, кількість тварин і те, що вони роблять”. Маргарет Космала, науковий співробітник Гарвардського університету, розповіла Digital Trends. “Новизна полягає в тому, що вперше було показано, що це можливо зробити так само точно, як і люди. Штучний інтелект добре розпізнає речі в людській сфері – людські обличчя, інтер’єри, конкретні об’єкти, якщо вони добре розташовані, вулиці і так далі. Але природа безладна, і в цьому наборі фотографій тварини часто зображені лише частково, або дуже близько, або далеко, або перекривають один одного. Як еколог, я вважаю це дуже цікавим, тому що це дає нам новий спосіб використання технологій для вивчення дикої природи на великих територіях і впродовж тривалого часу”.

Дослідники використовували зображення, зроблені і зібрані в рамках громадського наукового проекту “Знімок Серенгеті”, за допомогою прихованих камер спостереження за дикою природою, встановлених по всій Танзанії. Від слонів до гепардів, Snapshot Serengeti зібрав мільйони фотографій дикої природи. Але самі зображення не настільки цінні, як дані, що містяться в кадрі, в тому числі такі деталі, як кількість і вид тварин.

Автоматизована ідентифікація та опис має багато переваг для екологів. Протягом багатьох років Snapshot Serengeti використовував краудсорсинг для опису зображень дикої природи. За допомогою близько 50 000 волонтерів група позначила понад три мільйони зображень. Саме цю скарбницю підписаних зображень дослідники використовували для навчання свого алгоритму.

Тепер, замість того, щоб звертатися до громадських вчених, дослідники можуть доручити трудомістке завдання алгоритму, який може швидко обробити фотографії та позначити їх ключові деталі.

“Будь-яка науково-дослідницька група або група з охорони природи, яка намагається зрозуміти і захистити вид або екосистему, може розгорнути камери з датчиками руху в цій екосистемі, – сказав Джефф Клюн, професор комп’ютерних наук в Університеті Вайомінгу. “Наприклад, якщо ви вивчаєте ягуарів у лісі, ви можете розмістити мережу камер з датчиками руху вздовж стежок. Система буде автоматично фотографувати тварин, коли вони рухаються перед камерами, а потім технологія штучного інтелекту підрахує кількість тварин, які були помічені, і автоматично видалить всі зроблені знімки, на яких немає тварин, яких виявляється дуже багато, тому що камери з датчиками руху спрацьовують від вітру, падаючого листя і т.д.”.

Стаття, що детально описує дослідження, була опублікована на цьому тижні в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences.

Рекомендації редакції

• Найбільш інноваційні технічні продукти 2022 року
• Нова функція AMD може прискорити ваші ігри одним клацанням миші
• HP представляє новий монітор IPS Black з однією ключовою новою функцією
• Chromebook може отримати ще одну чудову функцію від ноутбуків на Windows
• Всі нові функції Chromebook були тихо анонсовані на Google I/O

Source: digitaltrends.com