Asosiy takliflar
- Sun'iy intellektga ega kameralar Gabon yovvoyi tabiat qo'riqchilariga brakonerlikka qarshi kurashda yangi vosita beradi.
- Yangi tizim hayvonlar va odamlarni aniqlash uchun real vaqtda qurilmadagi suratlarni tahlil qilish uchun mashinani oʻrganishdan foydalanadi.
- Texnologiya brakonerlik va unga aloqador noqonuniy tarmoqlar boʻyicha razvedka maʼlumotlarini yaxshilashga yordam beradi va rasmiylarga yovvoyi tabiatning noqonuniy savdosiga qarshi kurashishda yordam beradi.
Sun'iy intellekt (AI) bilan jihozlangan kameralar Afrikaning keng hududlarida hayvonlarni himoya qilishga yordam beradi.
Kameralar Gabon yovvoyi tabiat qoʻriqchilariga noqonuniy ovchilarning suratlarini olish orqali brakonerlikka qarshi kurashda yangi vosita beradi. Tizimlar hududdagi hayvonlar sonini hisoblash orqali biologik xilma-xillikning yoʻqolishini ham kuzatishi mumkin.
"Oddiy kameralar biror narsa, masalan, harakat yoki tovushni qo'zg'atsa, "mexanik" faollashishi mumkin ", dedi sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassis Jeyms Katon Lifewire nashriga elektron pochta orqali bergan intervyusida. "Kameraga o'rnatilgan sun'iy intellekt qiziq bo'lgan narsalar ramka ichidan o'tganda yanada oqilona faollashishi mumkin - masalan, odam yoki brakoner va ilg'oq. Sun'iy intellekt odam figuralari va hayvonlar figuralari o'rtasidagi farqni, masalan, holati yoki o'lchamiga ko'ra farqlay oladi."
Edgeda hisoblash
AI tufayli Hack the Planet guruhi tomonidan ishlab chiqilgan yangi kamera tuzoqlari oldingi modellarga qaraganda aqlliroq. Tizim hayvonlar va odamlarni aniqlash uchun qurilmada real vaqt rejimida suratlarni tahlil qilish uchun mashinani oʻrganishdan foydalanadi.
Tuzoqlar fil, karkidon yoki odam harakati aniqlansa, inspektorlarni ogohlantiradi. Sun'iy yo'ldosh orqali ulanish bilan jihozlangan tizim GSM yoki Wi-Fi tarmog'iga bog'liq holda dunyoning istalgan nuqtasida ishlashi mumkin.
Stirling universiteti tadqiqotchisi Robin Uyttok va tadqiqotchilar guruhi kamera tuzoqlari ma'lumotlarini tahlil qilish uchun sun'iy intellekt modelini sinovdan o'tkazishdi. Keys tadqiqotida ular Markaziy Afrika o'rmonlarining tasniflangan sut emizuvchilari va parranda turlaridan foydalanganlar. Va hatto modelni o'rgatish uchun 300 000 ta rasmdan iborat nisbatan kichik ma'lumotlar to'plamidan foydalanilgan bo'lsa ham, natija kuchli bo'ldi, deydi tadqiqotchilar maqolada.
Tadqiqotchilarning ta'kidlashicha, mashina algoritmi 90 foiz aniq va kuchli bulutli hisoblash resurslaridan foydalanmasdan, park inspektorlari va ekologlar tomonidan ishlatiladigan ish stoli mashinalarida soatiga 4000 ga yaqin tasvirlarni tasniflashi mumkin. AI tizimi minglab tuzoq tasvirlarini tahlil qilish uchun zarur bo'lgan vaqtni bir necha haftadan bir kungacha qisqartiradi.
Yo'llarni qo'riqlash
TrailGuard AI deb nomlangan yana bir tizim milliy bog'larda brakonerlarni aniqlash, to'xtatish va hibsga olish uchun xavfsizlik tizimi sifatida ishlatiladi. Texnologiya brakonerlik va unga aloqador noqonuniy tarmoqlar haqida maʼlumotni yaxshilashga yordam beradi va rasmiylarga yovvoyi tabiatning noqonuniy savdosiga qarshi kurashishda yordam beradi.
TrailGuard AI kamerasining boshi yoʻllarni yashirish uchun yetarlicha kichik boʻlib, tasvirlardagi odamlarni aniqlash uchun sunʼiy intellektdan foydalanadi va GSM, uzoq masofali radio yoki sunʼiy yoʻldosh tarmoqlari orqali odamlarni oʻz ichiga olgan suratlarni park shtab-kvartirasiga qaytaradi. TrailGuard AI texnologiyasi Sharqiy Afrikadagi qo‘riqxonada sinovdan o‘tkazildi va u yerda o‘ttiz nafar brakonerni hibsga olishga va 1300 funtdan ortiq buta go‘shtini tortib olishga yordam berdi.
"Kameraga o'rnatilgan sun'iy intellekt qiziqroq narsalar kadrdan o'tganda yanada oqilona faollashishi mumkin…"
Tabiatni muhofaza qiluvchilar bulutda emas, balki kamerada ishlaydigan sun'iy intellektdan foyda ko'radilar, chunki batareyaning ishlash muddatini eng ko'p sarflash kameradagi kompyuter ko'rish chipi haqida xulosa chiqarish emas, balki tasvirni GSM yoki sun'iy yo'ldosh modem orqali uzatish, RESOLVE yovvoyi tabiatni muhofaza qilish guruhining WildTech direktori Erik Dinersteyn Lifewire nashriga elektron pochta orqali xabar berdi.
Dinersteynning aytishicha, kamera brakoner emas, balki boshqa biror narsa tomonidan faollashtirilganda tizim notoʻgʻri pozitivlarni aniq yoʻq qiladi.
"TrailGuard-ni dalada joylashtirganimizda, harakat sensori triggerlarining 95% gacha noto'g'ri triggerlar yoki noto'g'ri pozitivlar natijasidir", deya qo'shimcha qildi Dinersteyn. "Faqat 5% haqiqiy brakonerlar."
TrailGuard batareya quvvatini tejash imkonini beradi. Bir necha hafta davomida minglab noto'g'ri pozitiv rasmlarni uzatish batareya quvvatini yo'qotadi. Chetdagi noto‘g‘ri pozitivlarni filtrlash va faqat haqiqiy pozitivlarni yoki juda oz sonli noto‘g‘ri pozitivlarni uzatish orqali batareyalar yillar davom etishi mumkin.
"Shuningdek, biz foydalanadigan chip juda kam quvvatga ega va qurilmamiz umrining ko'p qismida uyqu yoki o'chirish rejimida bo'ladi", dedi Dinersteyn. "Olis hududlardagi sensorlar uchun batareya quvvati juda muhim."
Yovvoyi tabiat monitoringi tez orada yanada aqlliroq boʻlishi mumkin. Tadqiqotchilar kameralarga o‘rnatilgan dasturlashtiriladigan AI ustida ishlamoqda.
Hozirda tasvirlar kameradan olinishi va bulutda qayta ishlanishi kerak. Ammo yangi imkoniyatlar foydalanuvchilarga moslashtirilgan AI agentlarini yaratish va ularni kameralarda joylashtirish imkonini beradi.
Masalan, brakonerlar uchun, agar ular oq mashinada sayohat qilishlarini bilsangiz yoki ulardan biri doimo sariq qalpoqcha kiygan bo'lsa, siz bu yangi ma'lumot bilan kameralarni uzoqdan yangilashingiz mumkin, - dedi Katon.
