A.I. Werd de Perfect Lab-assistent voor natuurbeschermers

$config[ads_kvadrat] not found

Waste and Webs | Critical Role: THE MIGHTY NEIN | Episode 10

Waste and Webs | Critical Role: THE MIGHTY NEIN | Episode 10
Anonim

Het is aan ons om betere verzorgers te zijn voor deze prachtige, warme planeet die we (en een paar miljoen andere soorten) naar huis noemen. Gelukkig heeft een algoritme voor computervisies geleerd hoe een klus te klaren die eens in een fractie van de tijd de hulp van tienduizenden natuurwetenschappers vereiste.

De A.I. met succes gelabeld met ongeveer drie miljoen foto's gemaakt door Snapshot Serengeti, een project waarvan het doel is om de biodiversiteit te behouden en nieuwe fenomenen op te zoeken door bedreigde soorten beter te monitoren door de Serengeti te vullen met onopvallende camera's.

Dit is allemaal te danken aan een team van computerwetenschappers, geleid door Mohammad Sadegh Norouzzadeh van de University of Wyoming, die samen een algoritme hebben ontwikkeld om de beelden te analyseren. 30.000 vrijwilligers moesten ze handmatig labelen. Dit dier-identificerende A.I. gepubliceerd in het tijdschrift Proceedings of the National Acamedy of Science stelt deze burgerwetenschappers in staat hun tijd te besteden aan inspanningen op het gebied van natuurbehoud in plaats van uren te spenderen aan het sorteren van foto's.

"We kunnen hen tijd besparen en hen snel en nauwkeurig informatie verstrekken," vertelde Norouzzadeh omgekeerde. "Het huidige proces dat ze gebruiken is erg traag, dus het kan hen verouderde informatie geven. Machine learning kan up-to-date informatie leveren zodat ze kunnen plannen voor instandhoudingsinspanningen. Dat is waarom we denken dat dit zo'n kritische vooruitgang is voor de ecologie."

Door gegevens snel aan ecologen te geven, kunnen ze onmiddellijk actie ondernemen om met lopende problemen om te gaan. Norouzzadeh is er ook van overtuigd dat zijn algoritme ook de behoefte aan burgerwetenschappers niet zal overnemen. Ongeveer 0,7 procent van de afbeeldingen heeft nog steeds een menselijk tintje nodig om te labelen omdat de A.I. kan niet precies vertellen wat er gebeurt.

Dat maakt het algoritme van Norouzzadeh de perfecte laboratoriumassistent voor overbelaste ecologen en burgerwetenschappers.

$config[ads_kvadrat] not found