일체 포함. 야생 동물 보존가를위한 완벽한 실험 조교가되었습니다.

우리 (그리고 몇백 만 종)가 집으로 전화하는이 아름답고 온난 한 행성에 대해 더 나은 관리인이되는 것은 우리에게 달려 있습니다. 고맙게도, 컴퓨터 비전 알고리즘은 한시적으로 수만 명의 시민 야생 생물 과학자들의 도움을 필요로하는 직업을 수행하는 방법을 배웠습니다.

A.I. 세레 겟티 (Serengeti)에 눈에 잘 띄지 않는 카메라를 채워줌으로써 생물 다양성을 보존하고 멸종 위기에 처한 종을보다주의 깊게 관찰함으로써 새로운 현상을 찾는 Snapshot Serengeti 프로젝트의 약 3 백만 개의 이미지를 성공적으로 분류했습니다.

와이오밍 대학 (University of Wyoming)의 Mohammad Sadegh Norouzzadeh가 이끄는 컴퓨터 과학자 팀이 모두 이미지를 분석하는 알고리즘을 개발 한 덕분입니다. 30,000 명의 자원 봉사자가 수동으로 라벨을 붙여야했습니다. 자,이 동물을 식별하는 A.I. 과학 아카데미 논문집에 실린이 시민 과학자들은 사진을 통해 시간을 분류하는 대신 보존 노력에 헌신 할 수있게되었습니다.

Norouzzadeh는 "시간을 절약하고 정보를 빠르고 정확하게 제공 할 수 있습니다."라고 말했습니다. 역. "현재 사용중인 프로세스가 매우 느려서 오래된 정보를 제공 할 수 있습니다. 기계 학습은 보존 노력을 계획 할 수 있도록 최신 정보를 제공 할 수 있습니다. 이것이 우리가 이것이 생태계에있어 대단히 중요한 발전이라고 생각하는 이유입니다."

생태 학자들에게 신속하게 데이터를 제공하면 진행중인 문제를 처리하기 위해 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. Norouzzadeh는 또한 자신의 알고리즘이 시민 과학자의 필요성을 인수하지 않을 것이라고 확신합니다. 이미지의 대략 0.7 퍼센트는 여전히 인간의 접촉이 필요합니다. 왜냐하면 A.I. 정확히 무슨 일이 일어나는지 말할 수는 없다.

이로 인해 Norouzzadeh의 알고리즘은 과부하 된 생태 학자와 시민 과학자들을위한 완벽한 실험 조교가되었습니다.