Нейронные сети помогут бороться с незаконным выловом рыбы |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-10-07 22:30 Служба охраны природы США спонсирует конкурс на самое успешное применение алгоритмов на основе нейронных сетей для распознавания на видео пойманной рыбы. Система на основе этих алгоритмов поможет бороться с браконьерами в Тихом океане. Доступ к одному из самых больших рыбных промыслов в мире, расположенному в западной и центральной части тропической зоны Тихого океана, по-прежнему бесплатен для всех. Только 2% рыболовных судов контролируются властями, а 40% улова может быть незаконным. Судно Шел Лиан Чена стало одним из четырех в регионе, которые позволили американской службе охраны природы (TNC) установить на борту камеры, которые снимают каждую пойманную рыбу, пишет Quartz. Это первый шаг к тому, чтобы оборудовать подобными технологиями тысячи судов в тропической зоне Тихого океана. По словам Мэтта Меррифилда, директора по технологиям службы охраы природы Калифорнии, за несколько лет такие устройства должны появиться на всех судах, потому что невозможно управлять природными запасами эффективно, если не иметь данных по отлову рыбы. За обычную двухмесячную рыбалку одно судно-регистратор записывает видеоматериалов на 800 часов. Просмотреть такие видеозаписи от тысячи судов будет невозможно, а потому служба охраны природы планирует использовать алгоритмы, основанные на нейронных сетях. Благодаря этому компьютеры будут распознавать птиц, растения и виды рыб на видео. Но различить, какая именно рыба была поймана, для компьютера достаточно затруднительно. Поэтому TNC спонсирует конкурс на $150 тыс., в котором ученым предстоит применить алгоритмы нейросетей к распознаванию рыбы. Если эксперимент пройдет успешно, экологическая служба планирует добиться глобального мониторинга всего вылова рыбы в регионе.. Самообучающиеся системы уже используются защитниками дикой природы. С 2015 года для защиты лесов от браконьеров в Малайзии применяется система PAWS. Ее, как и программы CAPTURE для предсказания вероятности браконьерских атак и SORT для наблюдения за лесами, разработали ученые из Национального фонда защиты дикой природы США. В свою очередь Европейский Союз предполагает использовать дронов или космические разработки, чтобы эффективнее отслеживать и задерживать браконьеров. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|