AI за Земята: Най-завладяващите екологични проекти на Microsoft

Трудно е да се предаде колко важен е опазването на околната среда. Той засяга всички индустрии, както и всички на планетата по един или друг начин, така че е важно да разгледаме изчерпателно как да се борим с признаците на изменение на климата и да въздействаме на света по положителен начин.

Microsoft пое това предизвикателство под крилото си с Инициатива AI за Земята . Програмата отпуска безвъзмездни средства в подкрепа на проекти, които наблюдават, моделират и в крайна сметка управляват естествените системи на Земята. Отделни лица, групи от студенти или организации могат да кандидатстват за стипендии и досега Microsoft е отпуснала 139 стипендии, разпределени в 45 държави. Финансирането идва под формата на безвъзмездни средства на Azure, което позволява на проектите да имат достъп до широка дълбочина на ресурси на Microsoft, включително инструменти за машинно обучение и възможности за компютърно зрение.



Това, което AI за Земята трябва да бъде, е този вид програма за платформа, обяснява Лукас Джопа, главен директор по околната среда на Microsoft. Имаме облака, имаме Azure и имаме услугите, които работят там, така че това, което AI за Земята представлява, е предоставянето на следващото ниво на услуги, което след това дава възможност на всеки да вземе тези градивни елементи и да ги контекстуализира към своите местни проблеми .



Когато беше пуснат за първи път миналата година, AI за Земята обеща 2 милиона долара общи субсидии. Тази сума оттогава бе увеличена до 50 милиона долара през следващите пет години и Йопа обяснява, че Microsoft ще счете инициативата за успешна, ако дори само шепа от проектите се разширят ефективно с помощта на технологията Azure за справяне с глобалните проблеми.

AI за Земята обхваща четири основни стълба, когато става въпрос за проекти и безвъзмездни средства: селско стопанство, вода, биоразнообразие и изменение на климата. Тъй като тези четири области са изключително широки и разнообразни, това означава, че проектите, които Microsoft предприема, трябва също да представляват разнообразието на променящия се свят. Това означава, че това не може да бъде просто решения за проблеми, пред които са изправени западните страни, или много нишови проекти, приложими само в една област на света.



По-долу са някои от най-интересните проекти, на които Microsoft е отпуснала безвъзмездни средства през първата разширена година на AI за Земята.

Борба с обезлесяването на тропическите гори чрез интелигентни договори и геймифицирана блокчейн технология (ETH Zurich)

GainForest се основава на идеята, че тези с пари, които карат нещо, е по-вероятно да бъдат по-ангажирани в тази област – например някой, който е заложил на хокейна игра, ще я гледа много по-внимателно. В този случай GainForest използва парични залози, за да стимулира хората да действат като пазители на рисковите зони на тропическите гори. До 80 процента от обезлесяването се причинява от местни фермери, които искат да направят място за добитък, така че тази програма използва интелигентни договори, за да се бори.

Прозрачна и мащабируема платформа позволява на всеки да бъде заинтересована страна, като поставя пари в рискови зони (идентифицирани чрез невронна мрежа) чрез дарение. След това те могат да видят в реално време как местен пазач поема отговорността за участък от тропическите гори на Амазонка, като гарантира, че няма да бъде разрушен. Ако след период от шест месеца парцелът остане непокътнат, парите се връщат, плюс лихвите.



На горното изображение залоговете са поставени върху четири горски площи. Тъй като тези области се изчистват и унищожават, залозите намаляват. В края на периода до голяма степен недокоснат се възнаграждава с много повече пари, докато районите, които са претърпели тежко обезлесяване, или нямат пари, или много малко.

Можем да използваме интелигентни договори, за да гомифицираме подхода за опазване, казва Дейвид Дао, основател на GainForest. Имахме голям интерес, но искаме да сме сигурни, че пилотът може да работи, преди да го разширим допълнително.



Предсказване на фенотипове на културите с дълбоко обучение (Университет на Виктория)

В началото на всеки вегетационен период фермерите планират стотици семена, за да разберат кое от тях ще бъде най-желаното за тяхната земя и площ. Това може да бъде брутално отнемащ време процес, тъй като те трябва да проучат всяко растение за няколко ключови характеристики и да определят кое от тях ще даде най-много.

Този проект използва дълбоко обучение за идентифициране на ключови черти в желаните растения, всичко от снимки, направени на ръка или чрез дрон, спестявайки огромно количество време и връщайки пари в ръцете на фермера.

Компютърното разпознаване на тези черти има потенциал да увеличи скоростта, надеждността и прецизността на идентифицирането на признаците и ще предостави нови възможности на селекционерите и фермерите да сравняват директно голям брой отделни култури с различия в генетиката, околната среда на отглеждане и управлението на културите, каза Иън Станес , член на екипа, работещ по проекта.

Почистване на океаните чрез мостови камери, оборудвани с компютърно зрение (Проект за изследване на крайбрежните води в Южна Калифорния)

Почистването на океана може да е познато име на някои природозащитници, тъй като гигантските океански въжета на организацията помагат да се освободи морето от безброй тонове пластмаса всеки ден. Но този най-нов проект се стреми към друг източник на океанска пластмаса: реките.

Смята се, че близо 20% от пластмасата в океаните се отлага там от потоци или реки. Този проект закача камери върху долните страни на мостовете, за да проследи какъв вид боклук и колко влиза в океана. Мрежите за дълбоко обучение идентифицират боклука и изпращат информация до организацията, което позволява по-добри усилия за почистване и по-силно разпределение на ресурсите в целевите области.

Изучаване на динамика на горски пожари с подсилващо обучение (University of Waterloo)

Горските пожари са нещо особено – те могат да причинят широко разпространени щети и разрушения, но са необходими за някои райони, за да изгорят подлеса и да позволят на растенията и дърветата да растат и цъфтят.

Поради това може да бъде изключително трудно да ги проследите и да научите навика на пожар, преди да е станало твърде късно. Този проект използва обучение за укрепване, за да проследи как пожарите са се разпространявали в миналото. Това позволява по-добро прогнозиране кога пожар ще удари населена или важна зона и кога огънят може да бъде оставен да гори.

Схема на областта на движение на горски пожар.

С тази технология пожарите, които засегнаха Форт Макмъри, биха могли да бъдат предвидени с много по-бързи темпове и евакуацията можеше да дойде много по-рано, според документ от ръководителите на проекта.

Спиране на бракониерството чрез мрежа от камери, въоръжени с компютърно зрение и дълбоко обучение (Фондация на парковете на мира)

Заглавие, което всички мразят, е това, което включва незаконно бракониерство на застрашени животни. Така екип от изследователи и еколози от парковете на мира в Южна Африка се събраха, за да решат проблема интелигентно.

Над 30 камери бяха инсталирани около национален парк в страната, които предупреждаваха и правеха снимка всеки път, когато нещо се натъкне на пътя им. Алгоритъм за дълбоко обучение отделя снимки на хора и след това направи още една стъпка, за да идентифицира онези, които може да представляват потенциален риск от бракониерство. Ще бъде изпратен сигнал до местните правоприлагащи органи и природозащитници и те ще се изпратят, за да решат проблема - всичко това за около три минути.

Досега системата е заловила няколко бракониери и е допринесла с ценни доказателства за залавянето на още няколко. Камерите са напълно отворени за обществеността, така че в бъдеще потенциално биха могли да се използват за проследяване на миграцията и навиците за чифтосване.

Kategori: Новини