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Los científicos de la Universidad de Wyoming están desarrollando un sistema de inteligencia artificial que puede automatizar la extracción de datos para estudiar animales.

Haciendo Universidad de Wyoming Trabajaste duro en la identificación de animales. Sin embargo, el proceso no consistió en pruebas de campo, sino en pruebas de laboratorio. Probablemente la mayor parte del trabajo se realizó frente a una pantalla de computadora, para ser precisos.

Un equipo de científicos ha creado un sistema basado en inteligencia artificial Identifica animales de forma automática. El objetivo final es poder estudiarlos mejor para optimizar su conservación. Por lo tanto. Se desarrolló un algoritmo que utiliza tecnología de redes neuronales e imita el funcionamiento del cerebro humano. Obviamente, el sistema requiere mucha capacitación y muchos datos para aprender a funcionar correctamente.

Este trabajo Está hecho Utilice una gran base de datos de imágenes: Proyecto Ciudadano Instantáneo del Serengeti. Esta enorme caja de gráficos contiene numerosas fotos que fueron tomadas por cámaras en el Parque Serengeti en Tanzania. Equipadas con un sensor de movimiento, las cámaras están preparadas para reaccionar ante la presencia de animales.

Las imágenes que el sistema ingirió para el entrenamiento incluyen Leones, leopardos, guepardos o elefantes. En resumen, los habitantes habituales del Parque Serengeti. El objetivo es que la inteligencia artificial pueda posteriormente identificarlos sin errores. Y así fue.

Los resultados del algoritmo de inteligencia artificial logró una precisión del 99,3% en la identificación de animales. Esto es más alto que un grupo de voluntarios humanos que recibió el 96,6%. El algoritmo es, por tanto, un método más preciso y, sobre todo, más rápido. Además, no se trata de emplear a un buen número de personas en una tarea con un alto nivel de rutina.

Datos de mejora de la conservación

Todas las imágenes que mantenían la base de datos del sistema requirieron que un ejército de 50.000 personas se ofrecieran como voluntarias para etiquetarlas a lo largo de los años. Obviamente, estos no eran empleados a tiempo completo, sino colaboraciones. Pero la figura da una idea el esfuerzo que implica clasificar las fotos.

Debido a esto, si el software puede hacer este trabajo o parte de él automáticamente, ha habido un progreso significativo en la catalogación y el examen de los animales. La tecnología ayudar a recopilar datos sobre la vida silvestre, los hábitats y el comportamiento de los animales. De esta forma es posible promover el estudio y conservación de los animales.

El sistema podría Revise 3,2 millones de imágenes en solo unas pocas semanas y determinar la especie a la que pertenecía cada uno de los animales mostrados en las fotos y elegir entre 48 especies diferentes. Además, también podría indicar la actividad que realiza cada animal. De esta forma, los científicos pueden saber si los especímenes están comiendo, durmiendo o moviéndose.

Imágenes: fourk77, John.culley@rocketmail.com

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