Интересно

Использование роботов и искусственного интеллекта для изучения морских глубин

Использование роботов и искусственного интеллекта для изучения морских глубин


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.

Чтобы наилучшим образом сохранять морское биоразнообразие и управлять им, ученым нужна точная информация о том, что населяет морское дно. Один из способов сбора таких данных - использование автономных подводных аппаратов (АНПА) с камерами.

СВЯЗАННЫЕ С: ДРОНЫ ДЛЯ ПОИСКА И СПАСЕНИЯ, УСЛУГИ ДОСТАВКИ ОТКЛЮЧЕНЫ

Обработка данных

Однако проблемы связаны с обработкой собранных данных. Новое исследование, проведенное Университетом Плимута, показало, что искусственный интеллект (ИИ) может помочь в решении этой задачи.

Морские ученые и эксперты в области робототехники проверили эффективность системы компьютерного зрения (CV) при идентификации морских существ и обнаружили, что ее точность составляет около 80%. Система может быть даже на 93% точной, если использовать достаточно данных для обучения алгоритма.

«Автономные транспортные средства - жизненно важный инструмент для исследования больших участков морского дна глубиной более 60 метров (глубина, которую может достичь большинство дайверов). Но в настоящее время мы не можем вручную проанализировать большую часть этих данных. Это исследование показывает, что ИИ является многообещающим инструмент, но наш классификатор AI все равно будет ошибаться каждый пятый раз, если он будет использоваться для идентификации животных на наших изображениях », - сказал доктор философии. студент Нильс Пьешо, ведущий автор исследования.

«Это делает его важным шагом вперед в работе с огромными объемами данных, генерируемых со дна океана, и показывает, что это может помочь ускорить анализ при использовании для обнаружения некоторых видов. Но мы еще не подошли к тому, чтобы считать его подходящим полная замена человека на данном этапе ».

Autosub6000

Исследование показало, что один из национальных АПА Великобритании под названием Autosub6000 собрал более 150 000 изображений за одно погружение с глубины около 1200 метров под поверхностью океана на северо-восточной стороне Rockall Bank в Северо-Восточной Атлантике. Затем исследователи вручную проанализировали 1200 из этих изображений, на которых запечатлено 40 000 особей 110 различных видов животных.

Затем они использовали Tensorflow от Google, библиотеку с открытым доступом, чтобы обучить предварительно обученную сверточную нейронную сеть (CNN) определять виды, обнаруженные на изображениях AUV. Они обнаружили, что метод имеет точность 80%, в то время как люди работают в диапазоне от 50 до 95%.

«Большая часть нашей планеты находится в глубоком море, это обширная область, в которой у нас есть столь же большие пробелы в знаниях. В связи с возрастающим давлением на морскую среду, включая изменение климата, крайне важно, чтобы мы понимали наши океаны, а также среду обитания и виды, обитающие в них. В эпоху роботизированных и автономных транспортных средств, больших данных и глобальных открытых исследований разработка инструментов искусственного интеллекта, способных ускорить получение знаний, является захватывающим и столь необходимым достижением ", - сказал доктор Керри Хауэлл, доцент в области морской экологии и главный исследователь проекта Deep Links.

Новое исследование опубликовано вСерия "Прогресс морской экологии"


Смотреть видео: Использование искусственного интеллекта в бизнесе (June 2022).