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L'intelligence artificielle aide à protéger les espèces menacées

Apr 10, 2023 am 08:11 AM
人工智能 濒危物种

La mission de l'organisation à but non lucratif WPS (Wildlife Conservation Program) est d'utiliser la technologie pour protéger les espèces et les écosystèmes menacés. À cette fin, la plateforme wpsWatch est construite en utilisant l’intelligence artificielle sur les images de caméras distantes. Soutenir l’installation de davantage de caméras dans les habitats fauniques critiques à travers le monde et étendre leur travail depuis l’identification des menaces, la classification des espèces et l’aide à la lutte contre le braconnage jusqu’à la prévention des conflits entre l’homme et la faune.

L'intelligence artificielle aide à protéger les espèces menacées

L'organisation capture chaque jour plus de 25 000 photos à partir d'appareils photo. "Personne ne peut regarder chaque image et comprendre immédiatement ce qu'elle contient, mais c'est essentiel pour nos opérations", a déclaré Matt Hron, directeur des produits et des comptes chez Wildlife Solutions. "Et l'IA peut le faire.

Au-delà de la portée de ce travail d'analyse d'images, l'organisation étend l'utilisation de cette technologie à d'autres domaines d'application. Cela nécessite la capacité de créer et de déployer rapidement de nouveaux modèles d’IA pour répondre aux différents besoins de ces efforts.

La plateforme wpsWatch de l'organisation analyse et surveille de grands volumes d'images provenant de caméras distantes situées sur plus de 100 sites dans près de 20 régions. Il est alimenté par des machines virtuelles Microsoft Azure (machines virtuelles) et des GPU NVIDIA (unités de traitement graphique) et se concentre initialement sur les objectifs de sécurité et de lutte contre le braconnage au sein de la mission de l'organisation.

À cette fin, WPS a travaillé avec l'équipe Microsoft AI for Earth pour fournir des images pour MegaDetector, un modèle d'IA développé par l'équipe AI for Earth pour accélérer le traitement des images des caméras de surveillance. Il s’agit d’une relation mutuellement bénéfique, WPS utilisant MegaDetector pour améliorer et affiner sa solution de surveillance wpsWatch, qui fournit une injection d’images qui contribue à l’amélioration continue du modèle. WPS fournit gratuitement ses services et sa plateforme aux zones protégées.

Utilisez MegaDetector, un modèle de détection d'anomalies de vision par ordinateur, pour détecter les animaux, les personnes et les véhicules dans votre caméra. Il est conçu de manière à soutenir le désir de l'organisation d'atteindre de nouveaux objectifs. "Comme il s'agit d'une application basée sur des normes, bon nombre de nos utilisateurs sur le terrain sont en mesure de choisir le matériel approprié en fonction de leurs besoins spécifiques", a déclaré Eric Schmidt, directeur exécutif de WPS. "Cela nous donne la flexibilité d'utiliser une variété de nouveaux systèmes intelligents. La version de MegaDetector (V5) a été publiée l'année dernière et WPS en implémente de nouvelles. Des améliorations de la précision ont été constatées immédiatement après la sortie.

Lintelligence artificielle aide à protéger les espèces menacéesUne mesure de performance de la plateforme wpsWatch est le temps qu'il faut entre la réception d'une image et l'identification de ce qui a déclenché l'image. Une fois l'image reçue, il faut quelques secondes pour obtenir les données d'inférence de l'IA afin de comprendre ce qu'il y a sur la photo. MegaDetector v5 s'exécute sur l'infrastructure et l'analyse des images est 50 à 60 % plus rapide qu'auparavant. Plus précisément, le temps de traitement moyen avec MegaDetector v4 est d'environ 2 secondes. Le délai moyen pour les nouvelles versions est compris entre 500 et 700 millisecondes. "Il s'agit d'une grande amélioration, d'autant plus que nous augmentons considérablement le nombre d'images analysées", a déclaré James Goodheart, développeur de logiciels chez WPS. Une autre amélioration apportée à l'utilisation de la version 5 est l'amélioration de la précision. "Nous avons publié des images plus anciennes qui n'ont peut-être pas été détectées ou qui ont été signalées pour être recyclées. Certaines ont été détectées avec succès dans les versions plus récentes de l'IA", a déclaré Goodheart.

En plus de l'analyse des images, WPS Autres éléments de l'infrastructure Microsoft. sont également utilisés dans sa plateforme. Par exemple, lorsque la caméra distante démarre, les données d'image sont envoyées par courrier électronique depuis la caméra distante via le service SendGrid, puis analysées à l'aide de l'API WPS. (Le temps requis pour transférer les images varie en fonction des services de communication disponibles. La plupart utilisent des services mobiles locaux, tandis que certaines caméras se connectent via Wi-Fi.)

Les photos sont stockées à l'aide de Microsoft Azure Blob et les métadonnées sont fournies par Microsoft SQL Server. Vers WPS. Les photos sont ensuite transmises à diverses solutions de reconnaissance d'images IA pour déterminer ce qu'il y a sur la photo, comme un véhicule, une personne ou une espèce animale d'intérêt, qui peuvent ensuite alerter les équipes compétentes sur place en fonction du contenu de l'image.

S'étendre à de nouveaux domaines

Un domaine dans lequel WPS espère tirer parti de son infrastructure d'IA est de soutenir ses efforts de prévention des conflits entre l'homme et la faune. Cela nécessite la capacité de rechercher des espèces dans les images et de reconnaître ensuite que, par exemple, les éléphants peuvent se déplacer le long de couloirs en direction des établissements humains, où ils peuvent endommager les cultures. Ou recherchez des lions ou des loups qui s'approchent des zones de bétail et alertez les habitants pour qu'ils prennent des précautions.

De plus, WPS effectue davantage de détections d'espèces envahissantes. Ce qu'il faut, c'est la capacité de surveiller les rats, les chats, les chiens, les chèvres ou toute espèce envahissante locale, combinée à des méthodes appropriées pour garantir qu'il n'y ait pas d'autres invasions dans la zone. Dans chaque cas, WPS utilise la même application et la même caméra pour rechercher les menaces, qu'il s'agisse de personnes ou d'animaux sauvages.

Lintelligence artificielle aide à protéger les espèces menacées

WPS veut faire tout ce qu'il peut pour encourager les gens à s'engager dans les problèmes mondiaux liés à la faune. « L’une des choses les plus passionnantes est que les gens du monde entier peuvent participer directement à la conservation internationale de la faune sauvage. Grâce aux outils que nous fournissons, n’importe qui peut surveiller nos données en tant que bénévole et contribuer aux incidents de braconnage et à la conservation de la faune sauvage dans le monde. . Premiers intervenants contre la criminalité animale « Grâce à la technologie et aux flux de données basés sur le cloud, les individus peuvent avoir un impact mondial. Tout le monde peut avoir un impact sur la conservation de la nature dans le monde.

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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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