A.I. Wurde zum perfekten Laborassistenten für Wildlife Conservationists

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35C3 - Du kannst alles hacken – du darfst dich nur nicht erwischen lassen.

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Anonim

Es ist an uns, bessere Hausmeister für diesen schönen, wärmenden Planeten zu sein, den wir (und einige Millionen andere Arten) zu Hause nennen. Glücklicherweise lernte ein Computer-Vision-Algorithmus, wie man eine Arbeit erledigt, für die Zehntausende von Wildlife-Wissenschaftlern in einem Bruchteil der Zeit Hilfe benötigten.

Die A.I. Etwa drei Millionen von Snapshot Serengeti, einem Projekt, dessen Ziel es ist, die Biodiversität zu erhalten und neue Phänomene auszuloten, wurde erfolgreich mit einem Label versehen, indem gefährdete Arten durch das Füllen der Serengeti mit unauffälligen Kameras sorgfältig überwacht werden.

Dies alles verdanken wir einem Team von Informatikern, angeführt von Mohammad Sadegh Norouzzadeh an der University of Wyoming, die gemeinsam einen Algorithmus zur Analyse der Bilder entwickelt haben. 30.000 Freiwillige mussten sie manuell beschriften. Nun, diese tieridentifizierende A.I. In der Zeitschrift Proceedings der National Acamedy of Science veröffentlicht, können diese Bürgerwissenschaftler ihre Zeit den Erhaltungsbemühungen widmen, anstatt stundenlang Fotos zu durchsuchen.

"Wir können ihnen Zeit sparen und sie schnell und präzise mit Informationen versorgen", sagte Norouzzadeh Inverse. „Der derzeitige Prozess, den sie verwenden, ist sehr langsam, sodass sie veraltete Informationen erhalten können. Maschinelles Lernen kann aktuelle Informationen liefern, damit sie die Erhaltungsmaßnahmen planen können. Deshalb denken wir, dass dies ein so wichtiger Fortschritt für die Ökologie ist."

Durch die rasche Bereitstellung von Daten für Ökologen können sie umgehend Maßnahmen ergreifen, um aktuelle Probleme zu lösen. Norouzzadeh ist auch zuversichtlich, dass sein Algorithmus nicht die Notwendigkeit für Bürgerwissenschaftler übernimmt. Etwa 0,7 Prozent der Bilder müssen noch beschriftet werden, da die A.I. Ich kann nicht genau sagen, was passiert.

Damit ist der Norouzzadeh-Algorithmus der perfekte Laborassistent für überlastete Ökologen und Bürgerwissenschaftler.

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