私たち（そして数百万もの他の種）が家を呼ぶことは、この美しく温暖な惑星のより良い世話人になることです。ありがたいことに、コンピュータビジョンアルゴリズムは、かつて数分の一の時間で何万人もの市民の野生生物科学者の助けを必要とする仕事をする方法を学びました。
A.I. Snapshot Serengetiは、セレンゲティを目立たないカメラで埋めることによって、生物多様性を保護し、絶滅危惧種をより慎重に監視することで新しい現象を探ることを目的としたプロジェクトです。
これはすべて、ワイオミング大学のMohammad Sadegh Norouzzadeh氏が率いるコンピューター科学者のチームによるものです。 3万人のボランティアが手動でラベルを付けなければなりませんでした。さて、この動物を識別するＡ．科学アカデミーのProceedings誌に掲載されているので、これらの市民科学者は、写真を並べ替えるのに何時間も費やす代わりに、自分たちの時間を保全活動に費やすことができます。
「私たちは彼らに時間を節約し、迅速かつ正確に情報を提供することができます」とNorouzzadehは言いました 逆 。 「彼らが現在使用しているプロセスは非常に遅いので、時代遅れの情報を彼らに与える可能性があります。機械学習は最新の情報を提供することができるので、彼らは保全活動の計画を立てることができます。だからこそ、これはエコロジーにとって非常に重要な進歩だと思います。」
生態学者にデータをすばやく入手することで、進行中の問題に対処するために即座に行動を起こすことができます。 Norouzzadehはまた、彼のアルゴリズムが市民科学者の必要性を引き継ぐことはないと確信しています。イメージの約0.7％は、まだラベルを付けるために人間の手を加える必要があります。何が起こっているのか正確にはわかりません。
そのため、Norouzzadehのアルゴリズムは、過負荷の生態学者や市民科学者にとって完璧なラボアシスタントになります。