Հիմնական տանողներ
- Արհեստական ինտելեկտով աշխատող տեսախցիկները Գաբոնի վայրի բնության պահպանողներին նոր գործիք են տալիս որսագողության դեմ պայքարում։
- Նոր համակարգը օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ սարքի լուսանկարներն իրական ժամանակում վերլուծելու համար՝ կենդանիներին և մարդկանց հայտնաբերելու համար:
- Տեխնոլոգիան օգնում է բարելավել որսագողության և հարակից ապօրինի ցանցերի հետախուզությունը՝ օգնելով իշխանություններին ճնշել վայրի կենդանիների ապօրինի առևտուրը:
Արհեստական ինտելեկտով (AI) աշխատող տեսախցիկներն օգնում են պաշտպանել կենդանիներին Աֆրիկայի հսկայական տարածքներում։
Տեսախցիկները Գաբոնի վայրի բնության ռեյնջերներին նոր գործիք են տալիս որսագողության դեմ պայքարում՝ ֆիքսելով սահմանախախտների նկարները: Համակարգերը կարող են նաև վերահսկել կենսաբազմազանության կորուստը՝ հաշվելով տարածքում գտնվող կենդանիների թիվը։
«Կանոնավոր տեսախցիկները կարող են «մեխանիկորեն» ակտիվանալ, երբ ինչ-որ բան առաջացնում է դրանք, օրինակ՝ շարժումը կամ ձայնը»,- Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է AI փորձագետ Ջեյմս Քեթոնը: «Տեսախցիկի մեջ ներկառուցված AI-ն կարող է ավելի խելամտորեն ակտիվանալ, երբ կադրում անցնում են հետաքրքրություն ներկայացնող առարկաներ, օրինակ՝ մարդ կամ որսագողն ընդդեմ մոզին: AI-ն կարող է տարբերել մարդու և կենդանիների կերպարանքները, օրինակ՝ ըստ կեցվածքի կամ չափի»:
Հաշվարկներ եզրին
Շնորհիվ AI-ի՝ Hack the Planet խմբի կողմից մշակված նոր տեսախցիկների թակարդներն ավելի խելացի են, քան նախորդ մոդելները: Համակարգը օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ սարքի վրա իրական ժամանակում լուսանկարները վերլուծելու համար՝ կենդանիներին և մարդկանց հայտնաբերելու համար:
Ծուղակները զգուշացնում են ռեյնջերներին, եթե հայտնաբերեն փիղ, ռնգեղջյուր կամ մարդու շարժում: Հագեցած արբանյակային կապով, համակարգը կարող է աշխատել աշխարհի ցանկացած վայրում՝ առանց GSM կամ Wifi ցանցից կախվածության:
Ստիրլինգի համալսարանի հետազոտող Ռոբին Ուայթոքը և հետազոտողների թիմը փորձարկել են AI մոդելը՝ տեսախցիկի թակարդի տվյալները վերլուծելու համար: Գործի ուսումնասիրության մեջ նրանք օգտագործել են Կենտրոնական Աֆրիկայի անտառային կաթնասունների և թռչնատեսակների դասակարգված տեսակներ: Եվ նույնիսկ 300,000 պատկերների համեմատաբար փոքր տվյալների առկայության դեպքում, որոնք օգտագործվում էին մոդելը վարժեցնելու համար, արդյունքը ուժեղ էր, հայտնում են հետազոտողները մի հոդվածում:
Հետազոտողները ասացին, որ մեքենայի ալգորիթմը 90 տոկոսով ճշգրիտ է և կարող է դասակարգել ժամում մոտ 4000 պատկեր աշխատասեղանի մեքենաների վրա, որոնք օգտագործվում են դաշտի պարկապահների և էկոլոգների կողմից՝ առանց ամպային հաշվողական հզոր ռեսուրսների հասանելիության: AI համակարգը կրճատում է հազարավոր ծուղակ պատկերների վերլուծության համար անհրաժեշտ ժամանակը մի քանի շաբաթից մինչև մեկ օր:
Պահպանելով արահետները
Մեկ այլ համակարգ, որը կոչվում է TrailGuard AI, օգտագործվում է որպես ազգային պարկերի անվտանգության համակարգ՝ որսագողերին հայտնաբերելու, կանգնեցնելու և ձերբակալելու համար: Տեխնոլոգիան օգնում է բարելավել որսագողության և դրա հետ կապված ապօրինի ցանցերի հետախուզությունը՝ օգնելով իշխանություններին ճնշել վայրի բնության ապօրինի առևտուրը։
Բավականաչափ փոքր է արահետների երկայնքով թաքցնելու համար՝ TrailGuard AI-ի տեսախցիկի գլուխը օգտագործում է արհեստական ինտելեկտ՝ պատկերների մեջ մարդկանց հայտնաբերելու և մարդկանց պարունակող նկարները փոխանցում է կայանների գլխավոր գրասենյակ GSM-ի, հեռահար ռադիոյի կամ արբանյակային ցանցերի միջոցով: TrailGuard AI տեխնոլոգիան դաշտային փորձարկվել է Արևելյան Աֆրիկայի արգելոցում, որտեղ այն օգնել է ձերբակալել երեսուն որսագողերի և առգրավել ավելի քան 1300 ֆունտ թփի միս::
«Խցիկի մեջ ներկառուցված AI-ն կարող է ավելի խելամտորեն ակտիվանալ, երբ հետաքրքրող տարրերն անցնում են կադրի ներսում…»
Բնապահպանները օգուտ են քաղում AI-ից, որն աշխատում է տեսախցիկում, այլ ոչ թե ամպի մեջ, քանի որ մարտկոցի կյանքի ամենամեծ ծախսը ոչ թե տեսախցիկի համակարգչային տեսողության չիպի վրա եզրակացությունն է, այլ պատկերի փոխանցումը GSM կամ արբանյակային մոդեմով: Վայրի բնության պահպանման խմբի RESOLVE WildTech-ի տնօրեն Էրիկ Դիներշտեյնը Lifewire-ին էլփոստով հայտնել է:
Dinerstein-ն ասում է, որ համակարգը ճշգրտորեն վերացնում է կեղծ պոզիտիվները, երբ տեսախցիկը ակտիվանում է այլ բանով, քան որսագողն է:
«TrailGuard-ի մեր տեղակայման դաշտում շարժման սենսորի գործարկիչների մինչև 95%-ը կեղծ ձգանների կամ կեղծ պոզիտիվների արդյունք են», - ավելացրեց Դիներշտեյնը: «Միայն 5%-ն է փաստացի որսագողեր»:
TrailGuard-ը կարող է խնայել մարտկոցի կյանքը: Հազարավոր կեղծ դրական նկարներ փոխանցելը մի քանի շաբաթվա ընթացքում սպառում է մարտկոցները: Զտելով եզրերի կեղծ դրականները և փոխանցելով միայն իրական դրական կամ շատ քիչ կեղծ դրական, մարտկոցները կարող են երկար տարիներ աշխատել:
«Նաև, մեր օգտագործած չիպը շատ ցածր էներգիա ունի, և մեր սարքն իր կյանքի մեծ մասը գտնվում է քնի կամ անջատման ռեժիմում», - ասաց Դիներշտեյնը: «Հեռավոր տարածքներում սենսորների մարտկոցի կյանքը չափազանց կարևոր է»:
Վայրի բնության մոնիտորինգը շուտով կարող է էլ ավելի խելացի դառնալ: Հետազոտողները աշխատում են տեսախցիկների մեջ ներկառուցված ծրագրավորվող AI-ի վրա։
Ներկայումս պատկերները պետք է վերցվեն տեսախցիկից և մշակվեն ամպի մեջ: Սակայն նոր հնարավորությունները թույլ են տալիս օգտատերերին ստեղծել հարմարեցված AI գործակալներ և տեղադրել դրանք տեսախցիկների վրա:
«Որսագողերի համար, օրինակ, եթե գիտեք, որ նրանք ճանապարհորդում են սպիտակ մեքենայով կամ նրանցից մեկը միշտ դեղին գլխարկ է կրում, դուք կարող եք հեռվից թարմացնել տեսախցիկները այս նոր տեղեկություններով», - ասաց Քեթոնը:
