A.I. Bliv den perfekte Lab Assistant for Wildlife Conservationists

$config[ads_kvadrat] not found

Akra-L'ai L'ai (Bass)

Akra-L'ai L'ai (Bass)
Anonim

Det er på os at være bedre plejere for denne smukke, opvarmende planet, som vi (og et par millioner andre arter) ringer hjem. Heldigvis lærte en computersynalgoritme, hvordan man laver et job, der engang havde brug for hjælp fra titusindvis af borgerlige naturforskere på en brøkdel af tiden.

A.I. med succes mærket omkring tre millioner billeder taget af Snapshot Serengeti, et projekt, hvis mål er at bevare biodiversiteten og søge nye fænomener ved mere omhyggeligt at overvåge truede arter ved at fylde Serengeti med diskret kameraer.

Dette er alt sammen takket være hold af computerforskere, ledet af Mohammad Sadegh Norouzzadeh ved University of Wyoming, der sammen udviklede en algoritme til at analysere billederne. 30.000 frivillige måtte manuelt mærke dem. Nu er dette dyridentifikerende A.I. offentliggjort i tidsskriftet Proceedings of the National Acamedy of Science giver disse borgerforskere mulighed for at afsætte deres tid til bevarelsesindsats i stedet for at bruge timer til at sortere gennem fotos.

"Vi kan spare dem tid og give dem information hurtigt og præcist," fortalte Norouzzadeh Inverse. "Den nuværende proces, de bruger, er meget langsom, så det kan give dem forældede oplysninger. Maskinindlæring kan levere up-to-date information, så de kan planlægge for bevarelsesindsats. Det er derfor, vi mener, at dette er et så vigtigt fremskridt for økologi."

At få data til økologer hurtigt giver dem mulighed for øjeblikkeligt at gribe ind for at løse igangværende problemer. Norouzzadeh er også overbevist om, at hans algoritme også ikke vil overvinde behovet for borgerforskere. Ca. 0,7 procent af billederne har stadig brug for et menneskes berøring til etiketten, fordi A.I. kan ikke fortælle præcis, hvad der sker.

Det gør Norouzzadehs algoritme til den perfekte laboratorieassistent for overbelastede økologer og borgerforskere.

$config[ads_kvadrat] not found