Gọi vốn

Công ty khởi nghiệp Portland sử dụng Trí tuệ nhân tạo để giúp bảo vệ động vật nguy cấp

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Portland đã phát triển một hệ thống tầm nhìn máy tính sử dụng Trí tuệ nhân tạo để nhận dạng động vật và giúp các nhóm bảo tồn bảo vệ chúng. Các động vật như zebras, giraffes, lions và whales thường bị đe dọa, và cả các nhóm bảo tồn và các nhà khoa học cần theo dõi những động vật này. Theo báo Seattle Times, hệ thống Trí tuệ nhân tạo của tổ chức Wild Me có khả năng nhận dạng động vật dựa trên các mẫu, như chấm hoặc sọc, cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi động vật một cách hiệu quả hơn.

Quá trình thu thập thông tin nhận dạng về động vật đã lâu là một quá trình tốn kém, lao động và xâm lấn. Tuy nhiên, một ứng dụng tầm nhìn máy tính có thể nhận dạng động vật bằng mắt thường có thể làm cho việc nhận dạng cá thể động vật trở nên dễ dàng hơn. Động vật đến trong tất cả các hình dạng, kích thước và mẫu khác nhau. Nếu có một điều mà mạng nơ-ron xuất sắc, đó là nhận dạng mẫu.

Cảm ơn sự tiến bộ trong tầm nhìn máy tính và nhiếp ảnh, các cuộc khảo sát ảnh đang trở thành phương pháp được lựa chọn cho ước tính dân số động vật và một số hình thức theo dõi động vật. Quá trình này ít xâm lấn hơn và rẻ hơn so với các phương pháp truyền thống, không kể đến việc nhanh hơn. Hệ thống Trí tuệ nhân tạo của Wild Me có khả năng nhận dạng động vật dựa trên các mẫu duy nhất như chấm của một con giraffe, và nó có thể nhận dạng những động vật cụ thể này nhanh hơn so với một người quan sát.

Mô hình Trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Wild Me được đào tạo trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn. Dữ liệu hình ảnh này đến từ công dân thường như từ các nhà khoa học. Mô hình Trí tuệ nhân tạo sau đó sử dụng các kỹ thuật tầm nhìn máy tính và hệ thống học máy để nhận dạng các con giraffe hoặc động vật khác.

Hệ thống Trí tuệ nhân tạo mới này đã được các nhà khoa học bảo tồn đón nhận nồng nhiệt. Christin Khan, một nhà khảo sát trên không của whales cho Cơ quan Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia (NOAA), đã được trích dẫn nói rằng một giải pháp Trí tuệ nhân tạo để theo dõi các loài whales nguy cấp đã được mong muốn trong nhiều năm. Khan làm việc cho NOAA theo dõi các con whales ở Bắc Đại Tây Dương, và ước tính rằng chỉ có khoảng 400 con whales này còn lại. Việc theo dõi chúng chứng tỏ khó khăn vì chúng có xu hướng di cư qua các khoảng cách dài. Wild Me tập hợp các danh mục hình ảnh của một loài nhất định vào một cơ sở dữ liệu gọi là Wildbook. Wildbook cho whales khuyến khích các nhà nghiên cứu trên toàn cầu cộng tác và chia sẻ phát hiện và quan sát của họ, điều này có thể làm cho việc theo dõi sự di chuyển của whales qua các khoảng cách lớn trở nên dễ dàng hơn.

Theo Michael Brown, một nhà khoa học bảo tồn tại Viện Sinh học Bảo tồn Smithsonian và Quỹ Bảo tồn Giraffe, các Wildbooks và thuật toán Trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Wild Me giúp bảo vệ động vật theo nhiều cách. Brown nói với Seattle Times:

“Chúng tôi có thể sử dụng thông tin này để theo dõi các bệnh và mối đe dọa từ săn bắt, xem xét các biểu hiện của bệnh. Nó cho phép chúng tôi ráp lại một sự hiểu biết về cách các mối đe dọa này đối với giraffes được bố trí không gian (và) cách giraffes sử dụng các cảnh quan khác nhau theo thời gian.”

Wild Me cũng đã thiết kế một hệ thống Trí tuệ nhân tạo thu thập dữ liệu từ các video trên YouTube. Hệ thống Trí tuệ nhân tạo phân tích video của các động vật biển như rùa biển và cá mập, và nó sử dụng dữ liệu này để có được một ước tính tốt hơn về dân số động vật. Đây là một cách hữu ích để thu thập thêm dữ liệu và hỗ trợ việc tạo và tối ưu hóa Wildbooks.

NOAA cũng đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo để bảo vệ động vật theo một cách khác. Các nhà khoa học của NOAA đang hợp tác với Microsoft (MSFT ) để thiết kế một Trí tuệ nhân tạo có thể theo dõi các động vật thủy sinh và Bắc Cực như beluga whales, gấu bắc cực và hải cẩu. Các công cụ Trí tuệ nhân tạo sẽ được đào tạo trên âm thanh và có thể phân biệt âm thanh của một con hải cẩu với tiếng ồn của một máy xúc. Một Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ được đào tạo trên hình ảnh để cho phép máy bay bay qua các khu vực băng biển và đếm số lượng gấu bắc cực và hải cẩu.

Blogger và lập trình viên với chuyên môn về Machine Learning Deep Learning topics. Daniel hy vọng giúp đỡ người khác sử dụng sức mạnh của AI cho lợi ích xã hội.