2018. 11. 28. - 09:50

Vadon élő állatokat azonosít a mesterséges intelligencia

Vadon élő állatokat azonosít a mesterséges intelligencia

Kutatók olyan, mesterséges intelligenciát alkalmazó számítógépes modellt fejlesztettek ki, amely komoly pontosságot és hatékonyságot mutat a vadon élő állatok azonosítása terén.

A vadon élő állatokat is azonosítani képes számítógépes modellt fejlesztett ki a Wyomingi Egyetem kutatócsoportja, mely meghökkentő pontossággal képes dolgozni. Az állatokat a természetben elhelyezett kamerák fotóiról is meg tudja határozni – a tesztet Észak-Amerikában végezték.
 
A mesterséges intelligencia áttörés részleteiről a Methods in Ecology and Evolution tudományos szaklapban adtak hírt. A felfedezés jelentős előrelépésnek számít a vadon élő állatok tanulmányozása terén.
 
A modell pedig már elérhető szoftver csomagként, Program R néven.
 
Csaknem száz százalékos pontossággal azonosítja az állatokat a mesterséges intelligencia
Csaknem száz százalékos pontossággal azonosítja az állatokat a mesterséges intelligencia
 
„Az a képesség, mellyel gyors tempóban képek millióit tudja azonosítani a kamera csapda, alapvetően változtathatja meg a módszert, ahogyan az ökológusok megtervezik és megvalósítják a vadon élő állatok tanulmányozását” – fogalmazott Michael Tabak és Ryan Miller, vezető szerzők.
 
Mindketten az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériumának Epidemiológiai és Állat-egészségügyi Központjában dolgoznak a coloradói Fort Collinsban.
 
A tanulmány egy olyan kutatáson alapul, melyet 2018-ban már publikáltak a Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) szaklapban. Ebben nagyjából 3,2 millió képet analizált a számítógépes modell hasonló kamera csapdák felvételei segítségével Afrikában. A projekt a Snapshot Serengeti nevet kapta.
 
A mesterséges intelligencia-alapú technika, azaz a mély tanulás az állat képeket 96,6 százalékos pontossággal azonosította - az emberi önkéntesek csapata hasonló eredményt ért el, de a gép ezt jóval gyorsabban oldotta meg.
 
A legutóbbi tanulmányban a kutatók a mély neurális hálózatot építettek ki a Mount Moran hegyen, a Wymoningi Egyetem nagy teljesítményű számítógépes klaszterén, annak érdekében, hogy a vadon élő állatokat 27 fajról készült, 3,37 millió kamerás kép segítségével azonosítsák, melyeket 5 amerikai államban gyűjtöttek össze.
 
A modellt ezután közel 375 ezer állatképen tesztelték, nagyjából 2000 kép/perc sebességgel a számítógépen, s az MI rendszer 97,6 százalékos pontossággal határozta meg azokat – eddig ez a legnagyobb teljesítmény ezen a téren, mióta bevetették a gépi tanulást a vadon élő állatok osztályozásában.
 
A számítógépes modellt egyébként független 5900 képen is tesztelték Kanadából származó jávorszarvasok, szarvasmarhák és vaddisznók képeivel – a mesterséges intelligencia itt is 81,8 százalékban bizonyult pontosnak.
 
László Adrienn

 

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.

 

gyulai_vafurdo

profight_banner.