Mercan Resifleri Yapay Zeka ile Yeniden İnşa Ediliyor
Bilim insanları mercan resiflerindeki yaşamın tespit edilmesi ve resiflerin dayanıklılığının analiz edilmesi için yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi. Resif çevresindeki deniz canlılarının yaşamını gözlemlemek için tasarlanan yapay zeka destekli sualtı kamera sistemi kullanılıyor. Gelin detayları haberimizde inceleyelim.
02.05.2020 tarihli yazı 7160 kez okunmuştur.
Accenture, Intel ve Sulubaaï Çevre Vakfı'nın ortak projesi CORaiL, Filipinler'deki mercan resiflerinin dayanıklılığını analiz etmek için yapay zeka kullanıyor.
CORaiL, resif sağlığının önemli bir göstergesi olan resif çevresindeki deniz canlılarının yaşamını gözlemlemek için Accenture tarafından Intel donanımı ile tasarlanan yapay zeka destekli su altı kamera sistemini kullanıyor. Pilot aşamada, Pangatalan Adası'ndaki resife bir prototip kamera yerleştirildi. Kamera, Mayıs 2019'da yerleştirildiğinden beri 40.000'den fazla fotoğraf çekti.
Dünyadaki mercan resifleri, aşırı avlanma, okyanus tabanındaki sürüklenmeler ve aşırı ısınma gibi nedenlerden hızla yok oluyor. Bu resifler, gezegenimizdeki deniz yaşamının % 25'inin barındığı bir ekosistem ve resifler olmadan sahil şeridi tropikal fırtınalara karşı savunmasız hale geliyor. Intel tarafından açıklanan rakamlara göre, resifler aynı zamanda 1 milyar insan için yiyecek ve gelir kaynağı sağlıyor. Mercan resifleri, turizm sektörüne 9.6 milyar dolar katkıda bulunuyor.
CORaiL, resif sağlığının önemli bir göstergesi olan resif çevresindeki deniz canlılarının yaşamını gözlemlemek için Accenture tarafından Intel donanımı ile tasarlanan yapay zeka destekli su altı kamera sistemini kullanıyor. Pilot aşamada, Pangatalan Adası'ndaki resife bir prototip kamera yerleştirildi. Kamera, Mayıs 2019'da yerleştirildiğinden beri 40.000'den fazla fotoğraf çekti.
Dünyadaki mercan resifleri, aşırı avlanma, okyanus tabanındaki sürüklenmeler ve aşırı ısınma gibi nedenlerden hızla yok oluyor. Bu resifler, gezegenimizdeki deniz yaşamının % 25'inin barındığı bir ekosistem ve resifler olmadan sahil şeridi tropikal fırtınalara karşı savunmasız hale geliyor. Intel tarafından açıklanan rakamlara göre, resifler aynı zamanda 1 milyar insan için yiyecek ve gelir kaynağı sağlıyor. Mercan resifleri, turizm sektörüne 9.6 milyar dolar katkıda bulunuyor.
Kamera Sistemi
CORaiL adı verilen proje Sulubaaï tarafından geliştirilen bir beton resif protezini incelemekle göreve başladı. Bu protez, canlı mercan parçaları içeren ve mercanların büyümesini teşvik eden beton bir yapıdır. Geliştirilen su altı sistemi, fotoğraf makinesi tarafından otomatik olarak çekilen görüntülerdeki balıkları sınıflandırmak ve saymak için yapay zekayı, özellikle de evrişimli sinir ağlarını (CNN) kullanıyor. Bu bilgiler, resifin yenilenmesi ile ilgili çalışmalarda sürecin ilerleyişini takip etmek için resifteki deniz yaşamının çeşitliliğinin analizinde kullanılıyor. İlk başlarda görüntüleri video kameralarla dalış yapan dalgıçlar yakalıyordu ancak dalgıçlar genellikle tek seferde sadece 30 dakika çekim yapabiliyor ancak sisteme yerleştirilen kameralar araştırmacıların verilere 4G kablosuz bağlantı üzerinden gerçek zamanlı erişimini sağlıyor.
Projenin pilot aşamasında, Intel Xeon CPU, Intel FPGA ve Intel Movidius görüntü işleme birimini kullanan Accenture Applied Intelligence Video Analytics Services Platform (VASP) ile donatılmış, farklı açıları ve konumları yakalamak için haftada bir kez hareket ettirilen bir kamera bulunuyor. Movidius görüntü işleme birimi, su altı yaşamını tanımlama amacıyla geliştirilen evrişimli sinir ağlarını hızlandırmak için kullanılıyor. Xeon CPU, Intel FPGA ve merkezi sunucu işin en ağır kısmını, türlerin sınıflandırılmasını sağlamak için kullanılıyor. Accenture Applied Intelligence Genel Müdürü Ewen Plougastel. “Kenardaki bir kamera saniyede yaklaşık 2 kare işleyebilir. Ancak, merkezi sunucu aynı anda onlarca kameradan gelen girdileri işleyebiliyor.” diyor.
Sayma ve Sınıflandırma
Geliştirilen özel evrişimli sinir ağları, deniz yaşamındaki hareketliliği algılama, sınıflandırma ve sayım gibi işlemleri yapıyor. Even Plougastel, “Veri toplama ve model eğitimimiz iki adımda geliştirildi. İlk olarak bir hareketi algılamak için klasik bir hareket dedektörü kullanılıyor daha sonrasında ise geliştirilen CNN modeli ile veri kümesi temizleniyor ve inceleniyor.”diyor. Yeni nesil kamera sisteminin daha optimize edilmiş bir CNN ve yedek bir güç kaynağı içermesi planlanıyor. Projede görev alan bilim insanları aynı zamanda geceleri daha iyi görüntü yakalamak için kızılötesi bir kamera geliştirmeyi düşünüyor.
Ewen Plougastel, “Aynı algoritma kızılötesi kameraya uyarlanacak. Bu kızılötesi kameranın avantajı, araştırmalar için önemli bir girdi olan deniz yaşamının boyutu/kütlesi gibi niceliklerin tespit edilmesidir.” açıklamasıyla sisteme uyarlanacak kızılötesi kameranın gece görüşünü iyileştirmesini beklediklerini açıklıyor. Geliştirilen teknolojinin gelecekteki kullanım alanları arasında tropikal balıkların göç oranlarının incelenmesi ve resifler gibi korunan su altı bölgelerindeki saldırıların takip edilmesi yer alıyor.
KAYNAK:
► eetimes.com
YORUMLAR
ANKET
- Dünyanın En Görkemli 10 Güneş Tarlası
- Dünyanın En Büyük 10 Makinesi
- 2020’nin En İyi 10 Kişisel Robotu
- Programlamaya Erken Yaşta Başlayan 7 Ünlü Bilgisayar Programcısı
- Üretimin Geleceğinde Etkili Olacak 10 Beceri
- Olağan Üstü Tasarıma Sahip 5 Köprü
- Dünyanın En İyi Bilim ve Teknoloji Müzeleri
- En İyi 5 Tıbbi Robot
- Dünyanın En Zengin 10 Mühendisi
- Üretim için 6 Fabrikasyon İşlemi
- Denizcilik Endüstri Uygulamaları ve Servis Bakım Süreçleri
- DrivePro Yaşam Döngüsü Hizmetleri
- Batarya Testinin Temelleri
- Enerji Yönetiminde Ölçümün Rolü: Verimliliğe Giden Yol
- HVAC Sistemlerinde Kullanılan EC Fan, Sürücü ve EC+ Fan Teknolojisi
- Su İşleme, Dağıtım ve Atık Su Yönetim Tesislerinde Sürücü Kullanımı
- Röle ve Trafo Merkezi Testlerinin Temelleri | Webinar
- Chint Elektrik Temel DIN Ray Ürünleri Tanıtımı
- Sigma Termik Manyetik Şalterler ile Elektrik Devrelerinde Koruma
- Elektrik Panoları ve Üretim Teknikleri
Aktif etkinlik bulunmamaktadır.