Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the unlimited-elements-for-elementor domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /home/viraskco/public_html/wp-includes/functions.php on line 6121

Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. بارگذاری ترجمه برای دامنه aren زودتر از حد مجاز فراخوانی شد. این معمولاً نشان‌دهندهٔ اجرای کدی در افزونه یا پوسته است که خیلی زود اجرا شده است. ترجمه‌ها باید در عملیات init یا بعد از آن بارگذاری شوند. Please see Debugging in WordPress for more information. (این پیام در نگارش 6.7.0 افزوده شده است.) in /home/viraskco/public_html/wp-includes/functions.php on line 6121
هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد - شرکت هوش مصنوعی ویرا سگال کارو

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

سه محقق از دانشگاه یوهانس کپلر از هوش مصنوعی برای بهبود جستجو در جنگلبانی دوربین تصویربرداری حرارتی از افراد گمشده در جنگل استفاده کرده اند. در مقاله خود که در ژورنال Nature Machine Intelligence منتشر شده است ، دیوید شدل ، ایندراجیت کورمی و الیور بیمبر ، توصیف می کنند که چگونه آنها یک شبکه یادگیری عمیق را برای مشکل افراد گمشده در جنگل اعمال می کنند و همچنین می گویند که چگونه کار می کند. این پیشرفت می تواند جان افرادی را که به طبیعت گردی علاقه دارند را نجات دهد و به جنگلبانان کمک فراوانی را برساند.

هوش مصنوعی در جنگلبانی چگونه اعمال می شود

هنگامی که مردم در جنگل ها گم می شوند ، متخصصان جستجو و نجات با استفاده از هلی کوپترها منطقه ای را که احتمالاً افراد گم شده در آن ها حضور دارند را می گردند. محققان علاوه بر اسکن ساده زمین زیر ، از دوربین های شکاری و دوربین های تصویربرداری حرارتی استفاده می کنند. امید است که چنین دوربینهایی تفاوت دمای بدن افراد روی زمین را در مقایسه با محیط اطراف آنها آسانتر کند تا بتوان آنها را بهتر تشخیص داد. متأسفانه ، در بعضی موارد تصویربرداری حرارتی به دلیل درنظرگرفتن پوشش گیاهی زیر خاک یا آفتاب که باعث گرم شدن درختان در دمای مشابه با دمای بدن فرد از دست رفته می شود، آنطور که در نظر گرفته شده عمل نمی کند. در این تلاش جدید ، محققان سعی کردند تا با استفاده از یک برنامه یادگیری عمیق برای بهبود تصاویر ساخته شده ، بر این مشکلات غلبه کنند. راه حلی که تیم ارائه کرد این بود که با استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی برای پردازش تصاویر متعدد از یک منطقه داده شده آنالیز شود. آنها تصاویر را با استفاده از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها از چندین رادیو تلسکوپ مقایسه می کنند. انجام این کار باعث می شود تا چندین تلسکوپ به صورت یک تلسکوپ بزرگ عمل کنند. به همین ترتیب ، برنامه هوش مصنوعی که آنها استفاده کردند ، به چندین تصویر حرارتی گرفته شده از هلی کوپتر (یا هواپیمای بدون سرنشین) اجازه می داد تا تصویری ایجاد کند که گویی توسط دوربین با لنز بسیار بزرگتر گرفته شده است. پس از پردازش ، تصاویر تولید شده که از عمق میدان بسیار بالاتری برخوردار بودند  بالای درختان تار به نظر می رسید در حالی که افراد روی زمین بسیار بیشتر قابل تشخیص هستند. برای آموزش سیستم هوش مصنوعی ، محققان مجبور شدند پایگاه داده تصاویر خود را ایجاد کنند. آنها از هواپیماهای بدون سرنشین برای گرفتن عکس از داوطلبان روی زمین و در موقعیت های بسیار گسترده استفاده کردند. آزمایش سیستم نشان داد که تقریباً 87 تا 95 دقیق است در حالی که برای تصاویر حرارتی سنتی فقط 25 درصد دقت داشت. محققان پیشنهاد می کنند سیستم آنها برای استفاده توسط گروه های جستجو و نجات آماده است و همچنین می تواند توسط تیم های اجرای قانون ، ارتش یا تیم های حیات وحش نیز مورد استفاده قرار گیرد.

با ویرا سگال کارو همراه باشید

3 نظر

ارسال نظر

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.