研究员利用 AI 打击盗猎大象活动

美国 Cornell University 的 Elephant Listening Project 是利用录音数据来追踪非洲森林象的计划,他们通过研究动物的呼叫声来协助研究员追踪大象族群的数目,最终更希望借此保护大象免受偷猎者的伤害。可是这计划在每 3 个月就会获得 7TB 数据需要处理,通常都要 12 星期的时间才能分析完成,在忙于处理数据时就可能已经出现了新威胁,所以研究员就希望利用 AI 来加速分析追踪数据的过程。

Elephant Listening Project 是与一家专门开发分析音频数据的 AI 的新创公司 Conservation Metrics 合作,利用后者的 AI 来大大减少收集数据和分析的所需时间。据 Elephant Listening Project 的负责人 Peter Wrege 所道,这合作的重点为加速,让他们能更快地提供分析结果予国家公园的管理人员,让他们作出应对措施;如果要花逾年的时间才能知道大象在公园里的活动,那已经为时已晚。

目前预计有约 40,000 头森林象栖息于中非,数字已经比十年前大减 60%,其中盗猎活动是大象数目锐减的最大原因。科学家发现在加蓬(Gabon)就有 25,000 头森林象在 2004 年至 2014 年间被杀;刚刚过去的一星期,Elephants Without Borders 就在野生动物保护区附近发现有 90 头大象的尸体,全都因为盗猎活动而死亡。

目前 Conservation Metrics 已经能在 22 天内完成分析,并持续努力缩短需时。据指他们最近成功加入微软的 AI for Earth 计划并能利用 Azure 服务,这有望把分析时间缩短至一天。Wrege 表示,音频数据是会源源不绝地记录下来,但这方法能让我们定期从中获得有用信息。即使这挑战是令人生畏的,但是值得的,而且能够克服下去的,只要坚持到底就可以了。

经由: Engadget
来源: Cornell University

美军火商邀大众开发更迅捷的 AI 无人机导航系统

当前,自动驾驶的无人机很少能进行高速飞行,更别说挑战专业的竞速飞手了。

Lockheed Martin(洛克希德.马丁)与 Drone Racing League(无人机竞速联盟)想要逆转这现况,两者合作开展 AlphaPilot Innovation Challenge,鼓励大众开发高速飞行的无人机 AI 系统,并在DRL联盟的比赛中取得胜利。

AlphaPilot Innovation Challenge既是一项合作,又是一项挑战赛,参与的开发者不仅需要将AI系统开发出来,更需要赢得这场比赛。据悉,参赛的开发者可以在NVIDIA Jetson的平台上开发AI,以便让开发好的AI系统能够转移到联盟的AIRR电路板上使用。

这挑战会在2018年 11 月正式开始,奖金总额达 200 万美元,而且还有额外 25 万美元的奖金来鼓励首个能击败专业 DRL 飞手的 AI 系统开发者。

这计划除了宣传无人机竞速联盟之外,对于洛马来说,更能借助通过 AlphaPilot 的技术来开发无人航机(民用或军用),带来更便宜、更具弹性的操作方案。

来源: Lockheed Martin