세상을 변화시키고 심지어 구할 수있는 머신 러닝의 힘

작은 똑똑한 집은 디즈니 보호국이 "조류 리조트"라는 별명을 가진 키 큰 기둥에 설치된 조롱박 모양의 맞춤형 새 집의 식민지 중 하나입니다. (디즈니)

지난 20 년 동안 인공 지능 (AI)의 영향은 매우 작은 데이터 과학자 커뮤니티에서 많은 사람들의 일상 생활에 엮여있는 것으로 성장했습니다. 클라우드가 지원하는 머신 러닝, 컴퓨터 비전 및 기타 AI 분야는 교통 체증을 피하는 등 일상적인 작업에서 암 치료와 같은 혁신적인 혁신에 이르기까지 사람들이 더 많은 것을 달성하도록 돕고 있습니다.

지난 1 년 동안 Microsoft는 이러한 혁신적인 기술을 세계 최대의 환경 문제에 적용하기 위해 여행 해 왔습니다. 2017 년 7 월 12 일, Microsoft는 농업, 물, 생물 다양성 및 기후 변화 분야의 환경 문제의 최전선에서 작업하는 연구원들에게 AI 및 클라우드 도구를 제공하려는 목표로 2 천만 달러 규모의 프로그램으로 Earth for AI를 시작 했습니다. .

그 이후로, Earth for AI 는 27 개국 112 명의 수 여자와 7 개의 추천 프로젝트를 통해 5 년 동안 5 천만 달러 로 성장 했습니다. 사람들은 머신 러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 지구에 대해 이전보다 더 많은 것을 배우고 지구가 어떻게 변하고 있는지, 더 나은 미래를 차트 화하기 위해 이러한 통찰력을 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

이러한 목표는 큰 목표이지만 기계 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 도구의 고급 기능을 이미 알고 있기 때문에 목표를 달성 할 수 있다고 확신합니다. 기계 학습을 고려하십시오. 우리는 ELIZA 의 간단한 패턴 매칭에서 먼 길을 왔습니다 . 15 년 전 인공 지능 분야에서 학위를 받았을 때 얼굴 인식, 기계 번역 및 음성 인식과 같은 문제는 현장의 꿈이었으며 이제는 문제가 해결되었습니다. 무엇보다도 머신 러닝은 유사한 항목을 함께 그룹화하고, 비정상적인 발생을 감지하고, 과거 데이터의 수학적 모델을 구성하여 향후 예측을 수행 할 수 있습니다.

이러한 기술은 대량의 데이터를 정렬하는 데 매우 유용합니다. 오늘 우리는이 기술의 힘에 대한 새로운 이야기를 나누게되어 기쁩니다. 또한 이미 처리 대기중인 대량의 데이터가 없을 때 AI의 가치는 무엇입니까? 이것은 생물 다양성 분야에서 일하는 많은 개인과 조직, 특히 종이 매우 작고 먼 거리를 여행하고 공공의 시야에서 숨겨져있을 때 문제입니다.

그것은 우리가 최근 세계에서 가장 마술적인 장소 인 월트 디즈니 월드 리조트 를 해결하기 위해 제시 한 도전 과제 입니다. 자주색 마틴은 매년 디즈니를 방문하며 공원에 둥지를 틀고 브라질 아마존으로 돌아갑니다. 디즈니 과학자들은 자주색 마틴 커뮤니티와 함께 ​​일하고 있으며 지난 20 년 동안 가족들에게 집을 제공하여 매년 170 개가 넘는 둥지를 가진 종의 보존을 연구했습니다. 그들의 연례 방문에도 불구하고,이 조류의 둥지 행동에 대해 아직도 배워야 할 것들이 많이 있습니다. 왜냐하면 그들은 조롱박으로 알려진 밀폐 된 구조물에 둥지를 짓기 때문입니다. 알려진 것 중 일부는 문제가 있습니다. 1966 년 이래 약 40 %가 감소한 것으로 추정됩니다.

미래를 보호하기 위해 종을 더 잘 이해하기 위해이 데이터 격차를 어떻게 신속하게 해결합니까? AI를 입력하십시오. 카메라 및 클라우드 연결 센서를 포함하여 작은 연결 주택이 설치되었으며 컴퓨터 비전과 결합 된 주택은 부화, 보살핌, 자주색 마틴의 성장과 같이 드물게 관찰되는 행동에 대한 데이터를 제공하기 시작했습니다. 온도, 습도 및 기압과 같은 외부 요인도 기록되었습니다. Disney와 Microsoft는이 작업을 확장하기를 희망하며 AI는 미래의 자주색 마틴을 보호하기 위해 차세대 보존 주의자들에게 영감을주기 위해 통찰력을 제공하기 위해이 모든 데이터를 통합하는 데 도움이 될 것입니다.

이것이 우리의 최신 이야기이지만,이 작업은 전 세계에서 일어나고 있습니다. 우리는 다음을 포함하여 생물 다양성을위한 AI 지원 솔루션을 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.

PAWS : 밀렵을 예측하는 머신 러닝. AIC for Earth 파트너 인 USC의 연구원 팀이 주도하고 있으며 현재 Carnegie Mellon University의 팀원, 지구 보조금을위한 AI, 야생 동물 보안 보호 조수 (PAWS)는 다음과 같은 데이터를 처리합니다. 지역에서의 이전 밀렵 활동과 밀렵이 발생할 가능성이 높은 지역을 기반으로 순찰자가 순찰 할 수있는 최적의 경로를 만듭니다. 이 경로는 또한 밀렵꾼이 순찰 패턴에 대해 배우고 적응하지 못하도록 무작위 화됩니다. 현재 PAWS 알고리즘은 개선되어 순찰자가 인간 발자국과 같이 순찰 중에 볼 수있는 새로운 정보를 통합하여 제안 된 순찰 경로를 실시간으로 변경할 수 있습니다.

레인저 순찰 데이터에 액세스하는 것이 중요합니다. 이것이 바로 PAWS가 Queen Elizabeth National Park의 Uganda Wildlife Authority와 제휴 한 이유입니다. 그들은 14 년간의 순찰 데이터와 동물 관찰, 올가미, 동물 유적 및 기타 밀렵 징후에 대한 125,000 건 이상의 관찰을 수집했습니다. PAWS는 현재 여러 공원에서 사용되고 있으며이 시스템은 기술없이 가능한 것보다 킬로미터 당 밀렵꾼 활동을 더 많이 관찰했습니다.

와일드 북 : 종을 식별하는 기계 학습 및 컴퓨터 비전. 최신 기능을 갖춘 프로젝트 중 하나 인 Wild Me, 사진을 스마트하게 식별, 캡션 및 조정하는 AI 도구를 사용하여 컴퓨터 비전의 한계를 뛰어 넘어 가능한 것을 보여줍니다. 연구원들은 종종 종에 대한 의미있는 자료가 거의 없습니다. 그러나 컴퓨터 비전을 통해 카메라 트랩, 드론, 전문 사진가, 사파리 전문가 및 시민 과학자들이 무료 또는 저렴한 비용으로 이미지를 폭발적으로 활용할 수 있습니다. Wild Me는 예를 들어 컴퓨터 비전을 사용하여 얼룩말의 이미지를 식별 할뿐만 아니라 사진의 개별 동물을 식별하여 보존의 근본적인 문제를 해결하는 데 도움을줍니다. 개별 동물을 식별 할 수 있으면 물리적으로 태그를 지정할 필요가 없어 동물에 해를 끼칠 수 있습니다 .

동물에 대한이 새로운 데이터는 Wild Me에서 개발 한 플랫폼 인 Wildbook에 들어갑니다. 머신 러닝을 사용하면 데이터베이스 내에서 동물을 일치 시키거나 개인이 새로운지를 결정할 수 있습니다. 동물이 식별되면 다른 사진에서 추적 할 수 있습니다. 와일드 북은 특정 시간에서의 위치와 같은 동물에 대한 정보를 완전히 개발 된 데이터베이스에 저장합니다. AI 도구와 인간의 독창성을 결합하면 목격에 관한 정보를 추가 관련 데이터와 연결할 수있어 전례없는 규모와 해결책으로 새로운 과학, 보존 및 교육이 가능합니다. 진행 상황에 대해 훨씬 더 상세하고 유용한 그림을 통해 연구자와 다른 의사 결정자들은 새롭고보다 효과적인 보존 전략을 구현할 수 있습니다.

우리는 수 여자의 작업과 새로운 알고리즘의 구축, 개선 및 공개가 가능한 폭발적인 속도에서 놀라운 잠재력과 엄청난 발전을 볼 수 있습니다. 이들은 생물 다양성 분야에서 우리와 함께 일하고있는 수혜자, 특별 프로젝트 및 파트너 중 일부에 불과합니다.