Модели и платформы ИИ

ИИ используется для мониторинга здоровья коралловых рифов и обнаружения загрязнения океана мусором

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Intel (INTC ) недавно заключил партнерское соглашение с Accenture и Фондом охраны окружающей среды Sulubaaï для создания платформы сбора данных на основе ИИ, направленной на анализ и защиту уязвимых морских экосистем, таких как коралловые рифы.

Комбинация изменения климата, загрязнения и чрезмерного вылова рыбы наносит вред мировым океанам, особенно коралловым рифам. Коралловые рифы по всему миру испытывают массовые гибели и проблемы, такие как обесцвечивание кораллов. Ученые и защитники природы ищут способы защиты коралловых рифов и помощи им в восстановлении. Для разработки планов по поддержке коралловых рифов необходимы данные, и как сообщает Engadget, Intel заключил партнерское соглашение с двумя экологическими фондами для создания платформы CORaiL. Целью CORaiL будет сбор информации о коралловых рифах и других морских экосистемах, предоставление исследователям данных, необходимых для определения эффективных стратегий защиты уязвимых морских экосистем. Как объяснил Джейсон Митчелл, управляющий директор практики коммуникаций, средств массовой информации и технологий в Accenture в блог-посте:

«Искусственный интеллект предоставляет беспрецедентные возможности для решения некоторых из наиболее острых проблем общества. Наш экосистема корпоративных и социальных партнеров для этого проекта «ИИ для социального блага» доказывает, что есть сила в числе для положительного воздействия на окружающую среду».

В мае прошлого года команда исследователей и инженеров из трех организаций установила бетонные конструкции вдоль рифов, найденных возле острова Пангаталан на Филиппинах. Бетонные блоки содержали участки живого коралла, способного вырасти в новую среду обитания для существ, населяющих коралловые экосистемы. Кроме того, исследователи разместили подводные видеокамеры возле конструкций, чтобы собрать данные о кораллах и окружающей среде. Камеры использовали систему видеоаналитики на основе ИИ, разработанную Accenture, и камеры позволяли исследователям собирать данные о рифах минимально инвазивными методами.

Система видеоаналитики Accenture позволяет исследователям собирать данные видео в режиме реального времени из коралловых экосистем, не требуя физического присутствия в воде. Хотя многие дайверы собирают кадры коралловых рифов, это требует расходов на путешествия и представляет возможность того, что дайверы могут вмешаться в дикую природу в этом районе. Платформа видеоаналитики ИИ выполняет большую часть сбора и анализа данных для исследовательских команд, непрерывно отслеживая среду для изменений и позволяя исследователям проводить анализ в режиме реального времени.

За прошлый год CORaiL собрал около 40 000 изображений для анализа, и изображения уже помогают исследователям анализировать, как коралловые рифы меняются в ответ на меняющиеся условия окружающей среды. Тем временем инженеры из совместных усилий уже работают над следующим поколением системы CORaiL. Следующая модель будет включать резервный источник питания и оптимизированную серию свёрточных нейронных сетей. Новые версии CORaiL могут быть использованы для задач, отличных от изучения кораллов, таких как изучение миграции тропических рыб через холодные воды или мониторинг нарушителей приказов о защите рифов.

CORaiL не является единственным новым проектом, использующим ИИ с целью защиты океанов. Новая система ИИ, разработанная исследователями из лаборатории морской биологии Плимута в Великобритании, отслеживает загрязнение пластиком в океане путем анализа спутниковых изображений. Система ИИ анализирует изображения, собранные спутниками Европейского космического агентства (ESA), и находит крупные куски плавающих обломков, анализируя «спектральную сигнатуру», производимую мусором (узоры света, поглощаемого и отражаемого мусором). После обучения ИИ смог распознать множество различных объектов при тестировании на изображениях морей из Вьетнама, Канады, Ганы и Шотландии. ИИ, как сообщается, достиг примерно 86% точности при различении мусора и природных объектов.

Согласно ученым, участвовавшим в исследовании, их эксперимент стал первым случаем отслеживания загрязнения пластиком с помощью спутников. Исследовательская команда хочет улучшить технику и позволить ей обнаруживать пятна мусора в реках и вдоль прибрежных регионов.

Блогер и программист с специализацией в Machine Learning и Deep Learning темах. Daniel надеется помочь другим использовать силу ИИ для социального блага.