Kritični nov ekolog A.I. Lahko katalog divje živali, kot natančno kot ljudje

Medtem ko je Nacionalni park Serengeti dom nekaterih najbolj osupljivih divjih živali na svetu, je tudi dom 225 skritih kamer - znanih kot pasti za fotoaparate -, ki nevsiljivo dokumentirajo ponos levov in paketov hijenov, ki prečkajo tanzanijsko savano. Dokumentiranje teh živali in njihovo bivališče je bistvenega pomena za spremljanje populacije ogroženih vrst, ohranjanje biotske raznovrstnosti in iskanje novih pojavov ali celo vrst, ki jih je treba še odkriti. In do sedaj je bila tudi velika bolečina.

Kot si lahko predstavljate, je to potrebno delo izredno težavno. Kombinacija teh kamer je prinesla tri milijone posnetkov, ki jih je bilo treba ročno označiti s 30.000 državljanskimi znanstveniki kot del projekta Snapshot Serengeti, da bi ekologom priskrbeli informacije, ki jih potrebujejo za raziskovanje. Toda zahvaljujoč nedavnemu prodoru, se bo velik del tega dela kmalu lahko prenesel na A.I.

Po mnenju mednarodne skupine raziskovalcev, ki je pred kratkim oblikovala način, kako umetno inteligenco rešiti velik ekološki izziv: Kako na milijone fotografij Serengeti pretvoriti v uporabne podatke pravočasno? Svoje delo so podrobno opisali v dokumentu, objavljenem v reviji 5. junija Zbornik Nacionalne akademije znanosti. Prvi avtor Mohammad Sadegh Norouzzadeh pove Inverse te raziskave bi lahko ekološke strokovnjake prihranile od vsakdanjega dela, da bi jim dali več časa za prizadevanja za ohranitev.

»Lahko jim prihranimo čas in jim zagotovimo informacije hitro in natančno,« pojasnjuje. »Trenutni proces, ki ga uporabljajo, je zelo počasen, tako da jim lahko da zastarele informacije. Strojno učenje lahko zagotovi najnovejše informacije, da lahko načrtujejo prizadevanja za ohranjanje. Zato mislimo, da je to kritičen napredek za ekologijo."

Običajno bi prostovoljci iz Snapshot Serengeti vzeli približno dva do tri mesece, da bi označili šestmesečne slike. Sistem Norouzzadeh lahko preide skozi enako serijo slik v manj kot eni uri s človeško natančnostjo. Vendar ne mislite, da bo to v celoti odpravilo potrebo po državljanskih znanstvenikih, vsaj za zdaj.

Za začetek, A.I. obvlada umetnost označevanja, tako da analizira tri milijone slik, ki so jih prostovoljci predhodno označili, kar pomeni, da še nismo na točki, kjer bi lahko delo oddali v celoti. Norouzzadeh pravi, da je sistem sposoben obdelati 99,3 odstotka slik s pastmi, vendar potrebuje človeški dotik za preostalih 0,7 odstotka.

"Kar smo dejansko naredili je, da je naloga bolj zahtevna za državljane," pravi. "Naš sistem lahko samodejno označi lahke slike, vendar moramo še vedno poiskati ljudi, da bi opredelili bolj zapletene informacije, kot je tisto, kar žival počne na sliki ali starosti, za kar naš sistem trenutno ni zmožen."

No, Norouzzadeh meni, da je to ključni prvi korak. V prihodnosti upa, da bo združil informacije, zbrane s teh fotografij, z natančnim datumom in časom, ko so bile posnete. To bi lahko A.I. napovedati migracijske vzorce nekaterih živali, da bi ekologom dali globlje razumevanje tega, kar gledajo na zaslonu.

Zagotavljanje podatkov ekologom manj kot uro po fotografiji bi jim omogočilo, da ukrepajo hitreje kot kdajkoli prej. To ima velik potencial, da se uporabi za zaščito živali pred lovci ali odkrivanje invazivnih vrst, preden lahko spremenijo ekosistem. Poleg tega bi lahko pospeševanje naravne dokumentacije pripomoglo k uvajanju novih evolucijskih odkritij, ki bi sicer trajali mesece, če ne celo let, da bi preprosto zbrali podatke.

Izkazalo se je, da je A.I. narava ni tako daleč narazen.