Sztuczna inteligencja pomaga śledzić proces deforestacji

Podobne tematy

Brazylia: lasy Amazonii na progu autodestrukcji

Szef ministerstwa ochrony środowiska w administracji dystryktu federalnego (stołecznego) Brazylii, Zequinha Jose Sarney, ostrzegł w wywiadzie dla sobotniego wydania stołecznego dziennika „Correio Braziliense” przed katastrofalnymi skutkami pożarów lasów Amazonii.

Przyszłość analityki jest w chmurze

Technologia cloud computing przeżywa obecnie prawdziwą transformację technologiczną. Pojawiły się nowe sposoby dostarczania i porządkowania zasobów chmury obliczeniowej, takie...

Pożary w Kalifornii strawiły ponad 1,6 mln ha od początku roku

Pożary w Kalifornii strawiły ponad 1,6 mln hektarów w 2020 roku, ponad dwukrotnie więcej niż wynosił poprzedni rekord w 2018 r. i obszar większy niż powierzchnia stanu Connecticut - podała w niedzielę kalifornijska straż pożarna Cal Fire.

W 50. rocznicę Dnia Ziemi SAS i IIASA (International Institute for Applied Systems Analysis) łączą siły w celu przekształcenia informacji gromadzonych przez pasjonatów w ramach inicjatywy crowdsourcingowej w wiedzę praktyczną, pozwalającą chronić naszą planetę.

SAS angażuje się w tworzenie ogólnoświatowej społeczności innowatorów wykorzystujących technologię do inicjowania pozytywnych zmian w życiu ludzi i naszej planety. Z okazji tegorocznego Dnia Ziemi, SAS wspólnie z międzynarodową organizacją IIASA wdrażają nową generację sztucznej inteligencji, która pozwoli lepiej zrozumieć naszą planetę.

IIASA jest niezależnym międzynarodowym instytutem badawczym specjalizującym się w analizie systemowej, dostarczaniu rozwiązań politycznych i podstawowych informacji na temat kluczowych problemów, przed jakimi stoi ludzkość. Obecnie organizacja skupia się na problemie wylesiania i wykorzystuje sztuczną inteligencję do zrozumienia połączeń między ekosystemami Ziemi.

Nasza planeta ulega gwałtownym przemianom. Dotychczasowe doświadczenia, wiedza naukowa i możliwości tradycyjnych modeli analitycznych są niewystarczające, aby zapobiegać negatywnym zmianom. Utrudnia to wydajną, skuteczną i odpowiednio zaplanowaną w czasie interwencję człowieka.

– Pilne odniesienie się do tych przemian wymaga zastosowania rozwiązań technologicznych z najwyższej pόłki. Dlatego właśnie zwróciliśmy się do SAS – mówi Albert van Jaarsveld, dyrektor generalny IIASA. – Łącząc funkcje naszych platform do badań środowiskowych, sztucznej inteligencji SAS oraz technologii rozpoznawania obrazów (computer vision) z niebywałym potencjałem intelektualnym obywateli, którym sprawy środowiska nie są obojętne, stworzymy modele AI, które wykładniczo zwiększą naszą wiedzę i pozwolą na ocenę zmian środowiskowych na poziomie globalnym, w czasie niemal rzeczywistym.

Opracowanie modelu AI zaczyna się od ludzkiej inteligencji. SAS I IIASA wspólnie uruchamiają aplikację gromadzącą dane, wykorzystując wiedzę zebraną przez wielu uczestników projektu – ochotników: obywateli, uczniów szkół średnich zgromadzonych dziś w wirtualnych klasach, artystów, inżynierów i osób zajmujących się zawodowo analizą danych. Na początku ich zadanie polega na analizie i ocenie zdjęć lasów deszczowych. Zdjęcia te ukazują obszary bez ingerencji człowieka oraz takie, w których działalność człowieka ma miejsce.

– Ponieważ analiza obrazu stanowi ważny pierwszy etap w dokładnej ocenie i projekcji wylesiania, prosimy uczestników projektu, aby zgłaszali przypadki wskazujące na drobne, postępujące ubytki w zalesieniu na całym świecie i wyszukiwali to, czego technologia zobaczyć nie może – mówi van Jaarsveld. – Crowdsourcing pomaga zwiększyć dokładność algorytmów AI, przyspieszając proces, który w przeszłości zajmował lata, co umożliwia nam szybsze opracowywanie rekomendacji działań politycznych mających na celu ochronę naszych lasów.

Oznaczając regiony, gdzie działalność człowieka jest widoczna, uczestnicy projektu pomagają w poprawianiu modeli AI. Na przykład, człowiek z łatwością odróżni drogę (która jest znakiem ludzkiej ingerencji w środowisko) od rzeki (która takim znakiem nie jest). Model AI nie zauważy różnicy, dopóki nie otrzyma wystarczającej liczby informacji. Ponadto wyniki dostarczane przez model analityczny zapewniają, że aplikacja crowdsourcingowa skupi uwagę uczestników na najważniejszych regionach. Model pozwoli na zwiększenie wydajności ochotników, najefektywniej wykorzystując ich uwagę i spostrzeżenia w szerokim wachlarzu projektów mających na celu monitorowanie i pomiar ważnych zmian o zasięgu globalnym.

Połączenie wiedzy wielu uczestników projektu z potencjałem maszyn pozwala stworzyć SAS i IIASA potężną platformę umożliwiającą obywatelom-naukowcom uczestnictwo w nowatorskich badaniach prowadzących do lepszego zrozumienia, przewidywania i rozwoju w świecie, w którym żyjemy. Pierwsza faza tego partnerstwa koncentruje się na problemie wylesiania. W planach jest rozszerzenie jej na inne problemy związane z ochroną środowiska, gdzie gromadzenie informacji przez crowdsourcing może służyć wspólnemu dobru.

Przedstawione tu partnerstwo z IIASA, oparte na wspólnym działaniu wielu osób, wspierane jest przez inwestycje, jakie SAS czyni zarówno w dzielenie się wiedzą, jak wykorzystywać potencjał danych, jak i w ruch Data for Good, zachęcający do korzystania z analityki, aby stymulować pozytywne zmiany w skali globalnej.

- Reklama -

Gorące tematy

- Reklama -
Używamy plików cookie, aby zapewnić lepszą jakość przeglądania. Kontynuując korzystanie z tej witryny, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie.
Używamy plików cookie, aby zapewnić lepszą jakość przeglądania. Kontynuując korzystanie z tej witryny, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie.