Eit banebrytande system har blitt utvikla for å spore marint biodiversitet og økosystem med eneståande presisjon. Ved å nytte seg av kunstig intelligens-teknologiar og maskinlæring, analyserer dette innovative modell bildedata for å identifisere marine artar basert på bilete og videoar frå havdjupet. Ved å trene systemet med tusenvis av visuelle data, kan det nøyaktig gjenkjenne eit breitt spekter av marine organismer, inkludert fisk og korallrev, noko som bidreg til dokumentasjon av marint biodiversitet.
Modellen blir ikkje berre nytta for å analysere innsamla data for å vurdere helsa til marine økosystem og biologisk mangfaldsnivå, men assisterar også forskarar og beslutningstakarar med å ta eigna steg for å bevare og forvalte det marine miljøet. Dette systemet vil vere tilgjengeleg for offentlege organ, miljøinstitusjonar, havforskarar og ikkje-regjeringsorganisasjonar som arbeider med maritim bevaring.
Forskarar innan marin forskings- og kunstig intelligensavdelingane har samarbeidd for å sikre effektiviteten til modellen, med støtte frå frivillige som har samla inn nødvendig data for å berike systemet. Ved å utnytte krafta til kunstig intelligens har dei utvikla eit verktøy som forbetrar overvakinga av marint biologisk mangfald med presisjon og effektivitet.
Framtida ligg i å designe system som er i stand til å handtere store mengder data samla inn frå ulike marine miljø, nytte djuplæringsteknikkar og algoritmeutviklingar. Gjennom høg nøyaktig artsklassifisering opnar det seg nye horisonter for kunstig intelligensapplikasjonar i maritim bevaringsinnsats.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni