Pagrindiniai pasiėmimai
- Dirbtinio intelekto valdomos kameros suteikia Gabono laukinės gamtos reindžeriams naują įrankį kovojant su brakonieriavimu.
- Nauja sistema naudoja mašininį mokymąsi įrenginyje esančioms nuotraukoms analizuoti realiuoju laiku, kad aptiktų gyvūnus ir žmones.
- Ši technologija padeda pagerinti žvalgybos informaciją apie brakonieriavimą ir susijusius neteisėtus tinklus, padedant valdžios institucijoms kovoti su neteisėta prekyba laukiniais gyvūnais.
Dirbtinio intelekto (DI) varomos kameros padeda apsaugoti gyvūnus didžiulėse Afrikos dalyse.
Kameros suteikia Gabono laukinės gamtos reindžeriams naują įrankį kovojant su brakonieriavimu, fiksuojant pažeidėjų nuotraukas. Sistemos taip pat gali stebėti biologinės įvairovės nykimą, skaičiuodamos gyvūnų skaičių rajone.
„Įprastos kameros gali įsijungti „mechaniškai“, kai kas nors jas suaktyvina, pavyzdžiui, judėjimas ar garsas“, – interviu „Lifewire“el. paštu sakė dirbtinio intelekto ekspertas Jamesas Catonas. "Kameroje įtaisytas dirbtinis intelektas gali protingiau suaktyvinti, kai dominantys objektai praeina per kadrą, pavyzdžiui, žmogus ar brakonierius ir briedis. AI gali atskirti žmonių figūras ir gyvūnų figūras, pavyzdžiui, pagal laikyseną ar dydį."
Skaičiavimas ant krašto
Dirbtinio intelekto dėka, grupės Hack the Planet sukurti nauji kamerų gaudyklės yra išmanesnės nei ankstesni modeliai. Sistema naudoja mašininį mokymąsi, kad realiuoju laiku įrenginyje analizuotų nuotraukas, kad aptiktų gyvūnus ir žmones.
Spąstai įspėja reindžerius, jei aptinkamas dramblio, raganosio ar žmogaus judėjimas. Sistema, turinti palydovinį ryšį, gali veikti bet kurioje pasaulio vietoje, neatsižvelgdama į GSM ar Wi-Fi tinklą.
Stirlingo universiteto mokslininkas Robinas Whytockas ir tyrėjų komanda išbandė dirbtinio intelekto modelį, kad analizuotų fotoaparato gaudyklių duomenis. Atvejo tyrime jie naudojo klasifikuotas Centrinės Afrikos miško žinduolių ir paukščių rūšis. Ir net naudojant santykinai nedidelį 300 000 vaizdų duomenų rinkinį, kuris buvo naudojamas modeliui parengti, rezultatas buvo geras, rašo mokslininkai.
Tyrėjai teigė, kad mašinos algoritmas buvo 90 procentų tikslus ir gali klasifikuoti apie 4 000 vaizdų per valandą staliniuose kompiuteriuose, kuriuos naudoja parkų prižiūrėtojai ir ekologai šioje srityje, neturėdami prieigos prie galingų debesų kompiuterijos išteklių. AI sistema sutrumpina laiką, reikalingą tūkstančiams spąstų vaizdų išanalizuoti nuo kelių savaičių iki vienos dienos.
Takų saugojimas
Kita sistema, vadinama „TrailGuard AI“, naudojama kaip nacionalinių parkų apsaugos sistema, skirta aptikti, sustabdyti ir sulaikyti brakonierius. Ši technologija padeda pagerinti žvalgybos informaciją apie brakonieriavimą ir susijusius neteisėtus tinklus, padedant valdžios institucijoms kovoti su neteisėta prekyba laukiniais gyvūnais.
TrailGuard AI kameros galvutė, kuri yra pakankamai maža, kad galėtų pasislėpti takuose, naudoja dirbtinį intelektą, kad aptiktų žmones vaizduose ir per GSM, ilgojo nuotolio radiją ar palydovinius tinklus perduoda nuotraukas su žmonėmis atgal į parko būstinę. „TrailGuard AI“technologija buvo išbandyta draustinyje Rytų Afrikoje, kur ji padėjo sulaikyti trisdešimt brakonierių ir konfiskuoti daugiau nei 1 300 svarų krūmų mėsos.
"Kameroje įdėtas AI gali išmaniau suaktyvinti, kai dominantys elementai praeina kadre…"
Gamtosaugininkams naudingas dirbtinis intelektas, veikiantis kameroje, o ne debesyje, nes didžiausią akumuliatoriaus energijos eikvojimą lemia ne išvados dėl kompiuterinio vaizdo lusto kameroje, o vaizdo perdavimas per GSM arba palydovinį modemą. Laukinės gamtos apsaugos grupės RESOLVE „WildTech“direktorius Ericas Dinersteinas el. paštu papasakojo „Lifewire“.
Dinerstein sakė, kad sistema tiksliai pašalina klaidingus teigiamus rezultatus, kai fotoaparatą suaktyvina kažkas, o ne brakonierius.
„Mūsų „TrailGuard“diegimas lauke iki 95% judesio jutiklio paleidimų yra klaidingų paleidimų arba klaidingų teigiamų rezultatų rezultatas“, - pridūrė Dinerstein. "Tik 5 % yra tikrieji brakonieriai."
TrailGuard gali sutaupyti akumuliatoriaus veikimo laiką. Per kelias savaites perduodant tūkstančius klaidingai teigiamų nuotraukų, išeikvojamos baterijos. Išfiltravus klaidingus teigiamus duomenis ir perduodant tik tikrus teigiamus arba labai nedaug klaidingų teigiamų rezultatų, baterijos gali tarnauti metus.
„Be to, mūsų naudojamas lustas yra labai mažos galios, o mūsų įrenginys beveik visą savo naudojimo laiką yra miego arba išjungimo režimu“, – sakė Dinersteinas. "Tolimose vietovėse esančių jutiklių baterijos veikimo laikas yra labai svarbus."
Laukinės gamtos stebėjimas netrukus gali tapti dar išmanesnis. Mokslininkai dirba su programuojamu AI, įtaisytu kamerose.
Šiuo metu vaizdai turi būti gauti iš fotoaparato ir apdoroti debesyje. Tačiau naujos galimybės leidžia vartotojams kurti tinkintus AI agentus ir įdiegti juos fotoaparatuose.
„Pavyzdžiui, jei žinote, kad brakonieriai keliauja b altu automobiliu arba vienas iš jų visada dėvi geltoną kepurę, galite atnaujinti kameras iš tolo su šia nauja informacija“, – sakė Catonas.
