Использование искусственного интеллекта для сбора данных о здоровье филиппинских коралловых рифов

Использование искусственного интеллекта для сбора данных о здоровье филиппинских коралловых рифов

Нет сомнений, что состояние коралловых рифов быстро ухудшается из-за чрезмерного вылова рыбы, донного траления, глобального потепления и нерационального развития прибрежных районов. Чтобы помочь защитить и восстановить рифы, ученым необходимо иметь больше данных и, кажется, у Intel есть для этого решение.

Вчера, в День Земли, компания Intel и ее партнеры — Accenture и Экологический фонд Сулубаай (филиппинская природоохранная некоммерческая организация) — объявили о проекте CORaiL, использующем искусственный интеллект для мониторинга рифов и анализа их устойчивости.

В мае 2019 года группа компаний установила специальные бетонные конструкции под названием Sulu-Reef Prosthesis для поддержки неустойчивых фрагментов кораллов на рифе, окружающем Пангаталанский остров на Филиппинах. Конструкции включают фрагменты живых кораллов, которые будут расти и расширяться, создавая новую морскую среду обитания. Группа также разместила подводные видеокамеры, подключенные к ИИ-платформе видеоаналитики от Accenture (Video Analytics Services Platform, VASP), которая подсчитывает и классифицирует представителей морской флоры и фауны и посылает данные в режиме реального времени исследователям.

Вычислительная мощность платформы Accenture обеспечивается процессорами Intel Xeon. Решение позволяет исследователям собирать важные данные о морских обитателях находясь на берегу, что позволяет избежать вмешательства в жизнь дикой природы, как это обычно происходит, когда дайверы собирают видеоматериалы вручную.

За прошедший год команда CORaiL собрала около 40 000 изображений, которые уже используются учеными для оценки здоровья рифов. Сообщается, что инженеры проекта уже работают над прототипом нового поколения платформы CORaiL с оптимизированной конволюционной нейронной сетью, резервным питанием, и, возможно, с использованием инфракрасных камер для захвата видео в ночное время.

Источник: robogeek.ru