MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Как убедились учёные, искусственный интеллект значительно ускорил обработку данных, полученных с фотоловушек для наблюдения за дикой природой. Проведённое учёными из Вашингтонского государственного университета совместно с Google исследование показало, что современные ИИ-модели способны анализировать огромные массивы изображений всего за несколько дней, тогда как раньше на это уходили от нескольких месяцев до года.
Источник изображения: Mammal Spatial Ecology and Conservation Lab
В ходе работы специалисты протестировали систему SpeciesNet на данных, собранных в разных природных зонах — в штате Вашингтон, национальном парке Глейшер в Монтане и биосферном заповеднике Майя в Гватемале. Искусственный интеллект самостоятельно обрабатывал фотографии без участия человека, а затем результаты сравнивались с выводами экспертов. Выяснилось, что в 85–90 % случаев модели, созданные на основе ИИ-анализа, практически совпадали с результатами моделирования после ручной обработки, особенно при изучении распространённых видов животных.
Главное преимущество новой технологии заключается в значительном сокращении времени анализа. Обычно обработка изображений требует участия больших исследовательских команд и занимает от шести месяцев до года. Теперь этот процесс может быть завершён примерно за неделю. Это особенно важно для природоохранных организаций, которым необходимо быстро получать данные для принятия решений по защите таких видов, как ягуары, волки и медведи гризли. ИИ настолько ускорил работу, что решения по тем или иным инициативам можно принимать фактически в режиме реального времени, о чём раньше можно было только мечтать.
Несмотря на высокую эффективность, учёные отмечают, что искусственный интеллект пока не способен полностью заменить человека. Он всё ещё допускает ошибки при распознавании редких или внешне похожих видов животных, поэтому для некоторых исследований участие специалистов остаётся необходимым. Тем не менее результаты работы показывают, что ИИ уже может стать мощным инструментом в экологии, помогая ускорить мониторинг дикой природы и повысить эффективность природоохранных мер. Более того, никаких специальных моделей для этого не требуется. С задачей прекрасно справились обычные коммерческие модели, что позволяет широко распространить этот подход.
Источник:
