很多文章的報道都是由微觀而宏觀，今日小編講給大家帶來的關于DeepMind的新AI僅通過圖像跟蹤塞倫蓋蒂群的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對DeepMind的新AI僅通過圖像跟蹤塞倫蓋蒂群這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
DeepMind是一家總部位于英國的人工智能研究子公司，于2014年以5億美元的價格被Alphabet收購，今天他的科學團隊正在開展詳細的生態研究，以開辟有助于研究坦桑尼亞塞倫蓋蒂國家公園動物物種行為的人工智能系統 。它希翼加快對數百個運動探測現場攝像機數據的分析，這些攝像機自9年前由塞倫蓋蒂獅子研究計劃部署以來已經捕獲了數百萬張圖像 。

“塞倫蓋蒂是世界上最后一個擁有大型哺乳動物完整社區的遺址之一......隨著人類對公園的侵犯變得更加激烈 ， 這些物種被迫改變他們的行為以求生存，”DeepMind寫道：博客文章 。“增加農業，偷獵和藹候異常會導致動物行為和種群動態的變化 ， 但這些變化發生在空間和時間尺度上，難以用傳統的研究方法進行監測 。”
近十年來，保護主義者利用前面提到的相機來監視公園核心區內的動物，使他們能夠研究他們的分布和人口統計 。然而 ， 這些圖像在沒有注釋的情況下沒有多大用處，這就是為什么志愿者使用名為Zooniverse的基于網絡的工具手工識別物種的原因 。由此產生的語料庫目前具有約50種不同物種的數量，但從觸發相機到生成標簽仍需要將近一年的時間 。
這就是DeepMind使用Snapshot Serengeti數據集來訓練可以自動檢測，識別和計數動物的AI模型的原因 。該公司的科學家聲稱，他們的預訓練系統很快將在現場部署，可以與該區域數百種物種中的大多數物種相比(或更好)人類注釋器 。此外，他們表示 ， 它可以將數據處理流程縮短長達九個月，并且可以很快安全地運行在具有不可靠互聯網訪問權限的“適度”硬件上 。
“我們開辟了一個強大的模型，用于檢測和分析野外數據中的動物種群，并幫助整合數據，使非洲不斷增長的機器學習社區能夠建立人工智能系統，我們希翼這些系統能夠擴展到其他公園 ，  “DeepMind寫道 。“我們希翼有助于使人工智能研究更具包容性 - 無論是我們應用的領域類型，還是開辟人員的領域 。”
【DeepMind的新AI僅通過圖像跟蹤塞倫蓋蒂群】DeepMind遠不是第一個將AI應用于生態學的人 。微軟最近強調了一家位于Santa Cruz的創業公司 - Conservation Metrics--正在利用機器學習來追蹤非洲大草原的大象 。另外，一組研究人員開辟了一種在Snapshot Serengeti上訓練的機器學習算法 ， 能夠以96.6%的準確度識別，描述和計算野生動物 。英特爾的TrailGuard AI系統通過使用離線的設備上AI算法檢測嵌入式攝像機的運動來防止偷獵 。昆士蘭大學的科學家使用谷歌的TensorFlow機器學習框架來訓練一種能夠自動檢測海洋圖像中海牛的算法 。

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