인공 지능은 멸종 위기에 처한 종을 보호하는 데 도움이 됩니다
비영리단체 WPS(Wildlife Conservation Program)의 사명은 기술을 사용하여 멸종 위기에 처한 종과 생태계를 보호하는 것입니다. 이를 위해 원격 카메라 영상에 인공지능을 활용해 wpsWatch 플랫폼을 구축하고 있다. 전 세계의 중요한 야생 동물 서식지에 더 많은 카메라 설치를 지원하고 위협 식별, 종 분류, 밀렵 방지 지원에서 인간과 야생 동물의 갈등 예방에 이르기까지 업무를 확장합니다.
조직에서는 매일 카메라에서 25,000장 이상의 사진을 캡처합니다. Wildlife Solutions의 제품 및 회계 담당 이사인 Matt Hron은 "모든 이미지를 보고 그 안에 있는 내용을 즉시 이해할 수는 없지만 이는 우리 운영에 매우 중요합니다."라고 말했습니다.
본 이미지 분석 작업의 범위를 넘어 조직에서는 이 기술의 사용을 다른 응용 분야로 확대하고 있습니다. 이러한 노력의 다양한 요구 사항을 충족하려면 새로운 AI 모델을 신속하게 구축하고 배포할 수 있는 능력이 필요합니다.
조직의 wpsWatch 플랫폼은 거의 20개 지역, 100개 이상의 사이트에 위치한 원격 카메라의 대용량 이미지를 분석하고 모니터링합니다. 이는 Microsoft Azure VM(가상 머신) 및 NVIDIA GPU(그래픽 처리 장치)로 구동되며 처음에는 조직의 임무 내에서 보안 및 밀렵 방지 목표에 중점을 둡니다.
이를 위해 WPS는 Microsoft AI for Earth 팀과 협력하여 AI for Earth 팀이 감시 카메라 이미지 처리 속도를 높이기 위해 개발한 AI 모델인 MegaDetector에 이미지를 제공했습니다. 이는 WPS가 MegaDetector를 사용하여 모델의 지속적인 개선에 기여하는 이미지 주입을 제공하는 wpsWatch 모니터링 솔루션을 강화하고 개선하는 데 도움이 되는 상호 유익한 관계입니다. WPS는 보호 지역에 서비스와 플랫폼을 무료로 제공합니다.
컴퓨터 비전 이상 감지 모델인 MegaDetector를 사용하여 카메라에서 동물, 사람, 차량을 감지하세요. 이는 새로운 목표를 달성하려는 조직의 욕구를 지원하는 방식으로 설계되었습니다. WPS의 Eric Schmidt 전무이사는 “표준 기반 애플리케이션이기 때문에 많은 현장 사용자가 특정 요구 사항에 따라 올바른 하드웨어를 선택할 수 있습니다.”라고 말했습니다. MegaDetector(V5) 버전은 작년에 출시되었으며 WPS는 새로운 버전을 구현하고 있으며 출시 직후 정확도가 향상되었습니다.
wpsWatch 플랫폼의 성능 지표 중 하나는 이미지를 수신한 후 이미지를 트리거한 원인을 식별하는 데 걸리는 시간입니다. 이미지가 수신되면 사진 속 내용을 이해하기 위해 AI 추론 데이터를 얻는 데 몇 초가 걸립니다. MegaDetector v5는 인프라에서 실행되며 이미지 분석은 이전보다 50%~60% 더 빠르게 실행됩니다. 구체적으로 MegaDetector v4를 사용한 평균 처리 시간은 약 2초입니다. 새 버전의 평균 시간은 500~700밀리초입니다. WPS의 소프트웨어 개발자인 James Goodheart는 "이것은 특히 분석되는 이미지 수가 극적으로 증가했기 때문에 큰 개선입니다."라고 v5 사용의 또 다른 개선 사항은 향상된 정확성입니다. "우리는 감지되지 않았거나 재교육을 위해 플래그가 지정된 일부 오래된 이미지를 내놓았습니다. 일부는 최신 버전의 AI에서 성공적으로 감지되었습니다."라고 Goodheart는 말했습니다.
이미지 분석 외에도 WPS 기타 Microsoft 인프라 요소. 플랫폼에서도 사용됩니다. 예를 들어, 원격 카메라가 시작되면 SendGrid 서비스를 통해 원격 카메라에서 이미지 데이터가 이메일로 전송된 다음 WPS API를 사용하여 구문 분석됩니다. (이미지 전송에 소요되는 시간은 사용 가능한 통신 서비스에 따라 다릅니다. 대부분은 로컬 모바일 서비스를 사용하고 일부 카메라는 Wi-Fi를 통해 연결됩니다.)
사진은 Microsoft Azure Blob을 사용하여 저장되고 메타데이터는 Microsoft SQL Server를 통해 전달됩니다. WPS로. 그런 다음 사진은 다양한 AI 이미지 인식 솔루션으로 전달되어 관심 있는 차량, 사람 또는 동물 종 등 사진에 있는 내용을 확인한 다음 이미지에 있는 내용을 기반으로 현장의 관련 팀에 알릴 수 있습니다.
새로운 영역으로 확장
WPS가 AI 인프라를 활용하고자 하는 한 가지 영역은 인간과 야생 동물의 갈등을 방지하기 위한 노력을 지원하는 것입니다. 이를 위해서는 이미지에서 종을 찾은 다음 예를 들어 코끼리가 통로를 따라 인간 정착지로 이동하여 농작물에 피해를 줄 수 있다는 것을 인식하는 능력이 필요합니다. 또는 가축 사육장에 접근하는 사자나 늑대를 찾아 지역 주민들에게 예방 조치를 취하도록 알립니다.
또한 WPS는 침입종에 대한 더 많은 탐지를 수행하고 있습니다. 필요한 것은 쥐, 고양이, 개, 염소 또는 기타 지역 침입종을 모니터링하는 능력과 해당 지역에 더 이상 침입이 없는지 확인하는 적절한 방법을 결합하는 것입니다. 각각의 경우 WPS는 동일한 앱과 카메라를 사용하여 인간이든 야생 동물이든 위협을 찾아냅니다.
WPS는 사람들이 글로벌 야생 동물 문제에 참여하도록 장려하기 위해 최선을 다하고 싶어합니다. "정말 흥미로운 점 중 하나는 전 세계 사람들이 국제 야생 동물 보호에 직접 참여할 수 있다는 것입니다. 우리가 제공하는 도구를 사용하면 누구나 자원 봉사자로 데이터를 모니터링하고 전 세계 밀렵 사건 및 야생 동물 보호에 기여할 수 있습니다. . 동물 범죄 응급 구조대 "클라우드 기반 기술과 데이터 흐름을 통해 개인은 전 세계에 영향을 미칠 수 있습니다. 누구나 전 세계의 자연 보호에 영향을 미칠 수 있습니다.
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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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