Έχει αναπτυχθεί ένα προηγμένο σύστημα για την καταγραφή της θαλάσσιας βιοποικιλότητας και των οικοσυστημάτων με ασύγκριτη ακρίβεια. Χρησιμοποιώντας τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, αυτό το καινοτόμο μοντέλο αναλύει οπτικά δεδομένα για την αναγνώριση θαλάσσιων ειδών μέσω εικόνων και βίντεο που καταγράφονται από τα βάθη των θαλασσών. Μέσω εκπαίδευσης του συστήματος με χιλιάδες οπτικά στοιχεία, μπορεί να αναγνωρίζει με ακρίβεια ένα ευρύ φάσμα θαλάσσιων οργανισμών, συμπεριλαμβανομένων ψαριών και κοραλλιογενών ύφαλων, συμβάλλοντας στην τεκμηρίωση της θαλάσσιας βιοποικιλότητας.
Το μοντέλο χρησιμοποιείται όχι μόνο για την ανάλυση συλλεγμένων δεδομένων για την αξιολόγηση της υγείας των θαλάσσιων οικοσυστημάτων και των επιπέδων βιολογικής ποικιλότητας, αλλά και υποστηρίζει τους ερευνητές και τους λήπτες αποφάσεων να λαμβάνουν τα κατάλληλα μέτρα για την προστασία και τη διαχείριση του θαλάσσιου περιβάλλοντος. Αυτό το σύστημα θα είναι προσβάσιμο για κυβερνητικές οργανώσεις, περιβαλλοντικές ιδρύματα, ερευνητές στον τομέα της θαλάσσιας επιστήμης και μη κυβερνητικές οργανώσεις που δραστηριοποιούνται στη θαλάσσια προστασία.
Οι ερευνητές στα τμήματα θαλάσσιας επιστήμης και τεχνητής νοημοσύνης συνεργάστηκαν για να εξασφαλίσουν την αποδοτικότητα του μοντέλου, με τη στήριξη εθελοντών που συγκέντρωσαν τα απαραίτητα δεδομένα για την εμπλουτιστική διαδικασία του συστήματος. Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, ανέπτυξαν ένα εργαλείο που βελτιώνει την παρακολούθηση της θαλάσσιας βιολογικής ποικιλομορφίας με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα.
Η μελλοντική προοπτική βρίσκεται στον σχεδιασμό συστημάτων ικανών να χειριστούν μεγάλο όγκο δεδομένων από διαφορετικά θαλάσσια περιβάλλοντα, χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης και βελτιώσεις αλγορίθμων. Μέσω της υψηλής ακρίβειας κατάταξης ειδών, ανοίγονται νέες ορίζοντες για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στις προσπάθειες θαλάσσιας διατήρησης.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni