Het beschermen van zeekoeien vraagt om efficiënte en nauwkeurige monitoringsmethoden. Daar komt kunstmatige intelligentie (AI) om de hoek kijken. Ingenieurs aan de Florida Atlantic University hebben een deep learning model ontwikkeld dat gebruikmaakt van AI om zeekoeien te tellen op foto’s die genomen zijn met camera’s. Hoewel het huidige model zeekoeien kan identificeren in ondiep water en schattingen kan maken van hun populaties, kan het nog steeds geen onderscheid maken tussen volwassenen en kalveren, of het geslacht van individuele zeekoeien bepalen – informatie die cruciaal is voor natuurbehoud en onderzoek.
Xingquan Zhu, de hoofdauteur van de studie, gelooft dat het model uiteindelijk realtime inzichten zal bieden in de demografie van zeekoeien, inclusief hun verspreiding en voedingsgewoonten. Deze inzichten kunnen leiden tot natuurbehoudsmaatregelen, helpen bij het voorkomen van habitatverlies en regels vaststellen voor boten en duikers.
Traditioneel werden zeekoeipopulaties in de gaten gehouden door GPS-apparaten aan hun staarten te bevestigen. Deze apparaten zijn echter vatbaar voor breuk en er zijn beperkingen aan het aantal dieren dat gelijktijdig gevolgd kan worden. Bovendien is het proces arbeidsintensief. Op zoek naar een efficiëntere, kosteneffectieve en realtime methode om zeekoeipopulaties te schatten, heeft het team de AI ingeschakeld.
Om het model te trainen, verzamelden de ingenieurs video’s van Amerikaanse staatsparken waarin zeekoeien in verschillende seizoenen en vanuit verschillende hoeken werden vastgelegd. Uit deze video’s selecteerden ze bijna 700 frames om het model te leren hoe zeekoeien te herkennen. Het AI-model identificeert echter af en toe grote vissen of levenloze objecten als zeekoeien, wat aangeeft dat er ruimte is voor verbetering.
Het team is van plan om samen te werken met biologen om het model verder te verfijnen. Door feedback van experts te integreren en het model continu te trainen met behulp van deep learning-technieken, streven ze naar een hogere nauwkeurigheid en efficiëntie. Het gebruik van AI om zeekoeien te beschermen introduceert niet alleen een snellere en betrouwbaardere telmethode, maar draagt ook bij aan de langetermijninspanningen voor het behoud van deze vriendelijke zeedieren.
Veelgestelde vragen:
1. Wat is het doel van het deep learning model dat is ontwikkeld door ingenieurs aan de Florida Atlantic University?
Het doel van het deep learning model is om kunstmatige intelligentie (AI) te gebruiken om zeekoeien te tellen op foto’s die genomen zijn met camera’s. Het helpt bij het monitoren en schatten van zeekoeipopulaties.
2. Wat zijn de beperkingen van het huidige model?
Het huidige model kan geen onderscheid maken tussen volwassenen en kalveren, of het geslacht van individuele zeekoeien bepalen. Deze informatie is cruciaal voor natuurbehoud en onderzoek.
3. Hoe zal het model realtime inzichten geven in de demografie van zeekoeien?
Het model zal realtime inzichten geven in de demografie van zeekoeien, inclusief hun verspreiding en voedingsgewoonten. Deze informatie kan leiden tot natuurbehoudsmaatregelen, helpen bij het voorkomen van habitatverlies en regels vaststellen voor boten en duikers.
4. Hoe werden zeekoeipopulaties traditioneel in de gaten gehouden?
Traditioneel werden zeekoeipopulaties in de gaten gehouden door GPS-apparaten aan hun staarten te bevestigen. Deze methode heeft echter beperkingen wat betreft apparaatbreuk en het aantal dieren dat gelijktijdig gevolgd kan worden.
5. Hoe werd het deep learning model getraind?
De ingenieurs verzamelden video’s van Amerikaanse staatsparken waarin zeekoeien in verschillende seizoenen en vanuit verschillende hoeken werden vastgelegd. Ze selecteerden bijna 700 frames uit deze video’s om het AI-model te leren zeekoeien te herkennen.
6. Heeft het AI-model ruimte voor verbetering?
Ja, het AI-model identificeert af en toe grote vissen of levenloze objecten als zeekoeien, wat aangeeft dat er ruimte is voor verbetering. De ingenieurs zijn van plan om samen te werken met biologen om het model verder te verfijnen.
Belangrijke termen:
– Kunstmatige intelligentie (AI): De simulatie van menselijke intelligentie in machines om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals visuele waarneming of besluitvorming.
– Deep learning: Een subset van machine learning die gebruikmaakt van neurale netwerken met meerdere lagen om te leren en voorspellingen of beslissingen te nemen op basis van grote hoeveelheden gegevens.
Aanbevolen gerelateerde links:
– Florida Atlantic University
– FAU College of Engineering
– Red de Zeekoeien Club
The source of the article is from the blog anexartiti.gr