La task force ChatGPT sarà istituita dall’Europa
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I cacciatori cacciano spesso di notte, motivo per cui per rilevarli vengono utilizzate telecamere a infrarossi montate sui droni. Il problema è che, poiché sia il bracconiere che l’animale emettono calore, può essere difficile identificarli con precisione. Gli scienziati dell’Università della California del Sud stanno rendendo tutto ciò più semplice utilizzando l’intelligenza artificiale in un sistema chiamato SPOT.
Normalmente, il personale addetto alla protezione della fauna selvatica deve trascorrere la notte con i laptop nelle stazioni di sicurezza, monitorando i video a infrarossi trasmessi direttamente dai droni. Quando sullo schermo compaiono punti che emettono calore, devono determinare se si tratta di esseri umani o animali selvatici, ma questo non è facile.
Ecco perché è stato creato SOPT. SPOT è l'acronimo di Systematic POacher deTector, un sistema algoritmico sviluppato da un gruppo di ricerca guidato dalla dottoressa in informatica Elizabeth Bondi.
I ricercatori hanno iniziato integrando le etichette digitali di 180.000 esseri umani e animali nei video a infrarossi. Utilizzando quel set di dati e creando una versione modificata di un algoritmo di deep learning esistente, chiamato Faster RCNN, hanno poi insegnato al computer come distinguere tra due tipi di immagini di ladri e animali. Sebbene l'algoritmo del sistema possa identificare con precisione, sono necessari 10 secondi per elaborare ciascuna immagine, ma questo tempo è troppo lungo.
Con questo in mente, il team ha modificato l'algoritmo in modo che potesse funzionare con la piattaforma di cloud computing Microsoft Azure. Utilizzando i tempi di elaborazione più rapidi di Azure, SPOT ora può identificare con precisione i bracconieri in soli tre decimi di secondo.
I piani attuali richiedono un’ampia diffusione della tecnologia in tutto il Botswana. Un altro sistema basato sull'intelligenza artificiale è stato sviluppato da Neurala.
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