Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
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Da Jäger oft nachts jagen, werden zu ihrer Erkennung Infrarotkameras an Drohnen eingesetzt. Das Problem besteht darin, dass es schwierig sein kann, sie genau zu identifizieren, da sowohl der Wilderer als auch das Tier Wärme abgeben. Wissenschaftler der University of Southern California machen dies mithilfe künstlicher Intelligenz in einem System namens SPOT einfacher.
Normalerweise müssen Wildschutzmitarbeiter die Nacht mit Laptops an Sicherheitsstationen verbringen und Infrarotvideos überwachen, die direkt von Drohnen übertragen werden. Wenn auf dem Bildschirm wärmeabstrahlende Punkte erscheinen, müssen sie feststellen, ob es sich um Menschen oder Wildtiere handelt, was jedoch nicht einfach ist.
Aus diesem Grund wurde SOPT erstellt. SPOT ist ein Akronym für Systematic POacher deTector, ein algorithmisches System, das von einem Forschungsteam unter der Leitung der Informatikerin Elizabeth Bondi entwickelt wurde.
Die Forscher begannen damit, digitale Etiketten von 180.000 Menschen und Tieren in Infrarotvideos zu integrieren. Mithilfe dieses Datensatzes und der Erstellung einer modifizierten Version eines bestehenden Deep-Learning-Algorithmus namens Faster RCNN brachten sie dem Computer dann bei, zwischen zwei Arten von Bildern von Dieben und Tieren zu unterscheiden. Obwohl der Systemalgorithmus eine genaue Identifizierung durchführen kann, dauert die Verarbeitung jedes Bildes 10 Sekunden, diese Zeit ist jedoch zu lang.
Vor diesem Hintergrund hat das Team den Algorithmus so geändert, dass er mit der Cloud-Computing-Plattform Microsoft Azure funktioniert. Mithilfe der schnelleren Verarbeitungszeiten von Azure kann SPOT Wilderer jetzt in nur etwa drei Zehntelsekunden genau identifizieren.
Aktuelle Pläne sehen einen flächendeckenden Einsatz der Technologie in ganz Botswana vor. Ein weiteres auf künstlicher Intelligenz basierendes System wurde von Neurala entwickelt.
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