Відеоанотація про боротьбу зі зміною клімату за допомогою комп’ютерного зору

За останні кілька років з’являється все більше новин про шкідливі наслідки зміни клімату на нашій планеті. На щастя, над цією проблемою працюють щодня. Вчені вивчають причини зміни клімату. І інженери знаходять способи пом’якшити його наслідки за допомогою відео анотацій комп’ютерного зору.

Зміна клімату вимагає глобальних рішень. Визначення наслідків зміни клімату є першим кроком до змін. Але керівникам потрібні інструменти, які допоможуть визначити шаблони наборів даних , які можуть залишитися непоміченими. І виявляється, комп’ютерний зір і машинне навчання роблять це.

Застосування для комп’ютерного зору та машинного навчання в боротьбі зі зміною клімату

Комп’ютерне бачення – це інструмент штучного інтелекту (AI). Він зосереджений на обробці зображень і відео для розуміння шаблонів. Наприклад, дослідники можуть навчити систему ШІ за допомогою супутникових зображень. Наприклад, системи можуть ідентифікувати коралові рифи або мангрові ліси. Крім того, дослідники можуть використовувати комп’ютерний зір для відстеження змін навколишнього середовища.

Машинне навчання – це підхід, який використовує комп’ютери для вирішення проблем на основі даних. Він має багато нових програм і технологій для вирішення проблем зміни клімату. Наприклад, без участі людини комп’ютери можуть навчатися на основі даних. Також вони можуть ідентифікувати об'єкти на фотографіях або передбачити погодні умови.

Моніторинг льодовиків

Одним із найцікавіших способів використання вченими цих інструментів є моніторинг льодовиків. Проблема вивчення льодовиків полягає в тому, що вони далекі й небезпечні. Пішим дослідникам важко підійти достатньо близько для детальних вимірювань.

Замість того, щоб наближатися до льодовиків, вчені використовують відеоанотацію комп’ютерного зору для аналізу супутникових зображень. Потім вони можуть визначити об’єм льоду та зміни швидкості з часом. Ця інформація корисна для цілей моделювання. Це допомагає зрозуміти, як льодовики реагують на умови (наприклад, підвищення температури).

Вимірювання рівня вуглекислого газу

Комп’ютерний зір може допомогти відстежувати екологічні дані. Наприклад, скільки вуглекислого газу надходить в атмосферу або скільки опадів випадає на певну територію. Ці інструменти щодня збирають величезну кількість даних, але можуть зробити дуже багато. Таким чином, системам потрібні люди, щоб позначати ці зображення метаданими, щоб знати, що вони бачать.

Машини можуть ідентифікувати земний покрив, включаючи ліси, луки та пустелі. Ця інформація може допомогти оцінити вуглекислий газ в атмосфері. Він також може визначити, скільки CO2 виділяється людьми, спалюючи викопне паливо.

Виявлення змін у погоді та навколишньому середовищі

Інструменти візуальної аналітики можуть інтерпретувати зображення дронів. Ця інформація може допомогти виявити, на які території впливає зміна клімату. Він також може визначити, як зміни впливають на різні регіони. Відеоанотація комп’ютерного зору дозволяє аналізувати щорічні зміни забарвлення рослинності. Він дає уявлення про ріст рослин і ризики посухи.

Алгоритми машинного навчання аналізують екологічні дані, щоб визначити вплив на життя рослин. Вони також передбачають майбутні зміни на основі минулих наборів даних. У результаті машини можуть краще передбачати, коли відбуватимуться події та їхній вплив на екосистеми.

Прогнозування стихійних лих

Комп’ютерний зір може аналізувати аерофотознімки, щоб визначити потенційні стихійні лиха. Потім машинне навчання використовує ці дані, щоб визначити, які моделі є значущими. Він точніше, ніж будь-коли, прогнозує, коли і де відбудуться катастрофи.

Стихійні лиха, такі як землетруси та цунамі, мають багато яскравих ознак. Наприклад, рух ґрунту та зміна рівня води є двома ознаками. Комп’ютери можуть виявити ці події ще до того, як вони відбудуться. Тоді у людей буде більше часу для підготовки та безпечної евакуації.

Як навчити системи глибокого навчання за допомогою анотації даних

Позначення об’єктів реального світу та їх значень є важливим для навчання моделей глибокого навчання. Без міток система машинного навчання не зможе навчитися ідентифікувати функції. Немає способу сказати, що це таке.

Анотування даних передбачає створення мітки для кожного фрагмента інформації. Наприклад, ви можете створити одну мітку для кожної області на зображенні, де видно сніг; це буде "сніг". Припустимо, що є багато видів снігу. (наприклад, світлий проти темного) Ви створюєте окремі мітки для різних типів, використовуючи такі мітки, як «світлий сніг» і «темний сніг».

Нарешті, ви можете навчити свою модель, коли у вас є всі мітки. Навчальні моделі включають передачу в них усіх ваших анотованих даних. Таким чином вони можуть дізнатися, що означає кожна мітка та як вона виглядає в поєднанні з різними зображеннями.

Висновок

Багато найактуальніших світових проблем є складними та потребують даних. Але інструменти, які ми маємо для аналізу цих даних, часто не справляються із завданням. Машинне навчання є одним із найкращих способів використання комп’ютерів для розуміння кліматичних змін. Це не допомагає комп’ютеру зрозуміти, що зараз відбувається.

Машинне навчання також допоможе передбачити майбутні кліматичні умови. Це може допомогти знайти способи адаптації поведінки людини для пом’якшення або уникнення негативних наслідків. Покращуйте якість своєї моделі, щоб зробити її точнішою. Keymakr надає всі інструменти, необхідні для створення високоякісних відеоанотацій комп’ютерного зору. Використовуючи наші інструменти анотацій, ви можете коментувати зображення та відео.