Zanimivo

Uporaba robotov in umetne inteligence za razumevanje globokomorskega morja

Uporaba robotov in umetne inteligence za razumevanje globokomorskega morja


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Za najboljše ohranjanje in upravljanje morske biotske raznovrstnosti znanstveniki potrebujejo natančne informacije o tem, kaj naseljuje morsko dno. Eden od načinov za zbiranje takšnih podatkov je z avtonomnimi podvodnimi vozili (AUV), nameščenimi s kamerami.

POVEZANE: DRONI ZA ISKANJE IN REŠITEV, DOSTAVA STORITVE SE VZELE

Obdelava podatkov

Težave pa so pri obdelavi zbranih podatkov. Zdaj nove raziskave, ki jih vodi Univerza v Plymouthu, ugotavljajo, da bi umetna inteligenca (AI) lahko pomagala pri tej nalogi.

Pomorski znanstveniki in strokovnjaki za robotiko so preizkusili učinkovitost sistema računalniškega vida (CV) pri prepoznavanju morskih bitij in ugotovili, da je približno 80% natančen. Sistem bi lahko bil celo 93-odstotno natančen, če bi za usposabljanje algoritma uporabili dovolj podatkov.

"Avtonomna vozila so ključno orodje za pregledovanje velikih površin morskega dna globlje od 60 m (globina, ki jo lahko doseže večina potapljačev). Vendar več kot le del teh podatkov trenutno ne moremo ročno analizirati. Ta raziskava kaže, da je umetna inteligenca obetavna orodje, vendar bi bil naš klasifikator umetne inteligence še vedno petkrat napačen, če bi bil uporabljen za prepoznavanje živali na naših slikah, "je dejal dr. študent Nils Piechaud, vodilni avtor študije.

"Zaradi tega gre za pomemben korak naprej pri reševanju ogromnih količin podatkov, ki nastajajo z oceanskega dna, in kaže, da lahko pripomore k hitrejši analizi, kadar se uporablja za odkrivanje nekaterih vrst. Nismo pa na mestu, da bi to šteli za primerno popolna zamenjava za ljudi v tej fazi. "

Autosub6000

Študija je pokazala, da je eden od britanskih nacionalnih avdiovizualnih posnetkov, imenovan Autosub6000, zbral več kot 150.000 posnetkov v enem potopu s približno 1200 m pod gladino oceana na severovzhodni strani Rockall Bank v severovzhodnem Atlantiku. Nato so raziskovalci ročno analizirali 1.200 teh slik, na katerih je bilo 40.000 posameznikov 110 različnih vrst živali.

Nato so z Googlovo Tensorflow, knjižnico z odprtim dostopom, učili vnaprej usposobljeno konvolucijsko nevronsko mrežo (CNN) za prepoznavanje vrst, ki jih najdemo na slikah AUV. Ugotovili so, da ima metoda 80-odstotno natančnost, medtem ko ljudje delujejo v razponu od 50 do 95%.

"Večina našega planeta je globoko morje, ogromno območje, na katerem imamo enako velike vrzeli v znanju. Ob vedno večjih pritiskih na morsko okolje, vključno s podnebnimi spremembami, je nujno, da razumemo svoje oceane ter habitate in vrste, ki jih najdemo v njih. v dobi robotiziranih in avtonomnih vozil, velikih podatkov in globalnih odprtih raziskav je razvoj orodij umetne inteligence, ki bi lahko pospešila pridobivanje znanja, vznemirljiv in prepotreben napredek, "je dejal dr. Kerry Howell, izredni profesor iz morske ekologije in glavni raziskovalec za projekt Deep Links.

Nova študija je objavljena vSerija napredka morske ekologije


Poglej si posnetek: SVEŽA ROBA. UMETNA INTELIGENCA. OSVEŽILNA FRONTA (Julij 2022).


Komentarji:

  1. Toshura

    Ta stavek, je neprimerljiv))), prijeten mi je :)

  2. Zeus

    This phrase is simply incomparable)

  3. Faekree

    Let's return to a subject

  4. Gais

    Obstaja stran na to temo, ki vas zanima.

  5. Lucan

    I consider, that you are not right.

  6. Drud

    Your thought is very good

  7. Harun

    Točno tako! Pojdi!



Napišite sporočilo