25 October 2018

Животные, которых человек научился отслеживать при помощи технологии распознавания лиц

Artificial IntelligenceEcology
Translation
Original author: Mack DeGeurin


У технологии распознавания лиц существуют серьёзные и довольно стойкие недостатки. В этом году они ясно проявились, когда система от Amazon под названием Rekognition ошибочно определила 28 членов Конгресса США как преступников. Эта технология страдает как от неточности, так и от системной предвзятости. Вне зависимости от того, кто и с какой целью использует эту технологию, алгоритмы используют исходные данные, взятые из общества, страдающего от расовых и половых предрассудков, что выдаёт точно так же предвзятые результаты. По сути, плохие входные данные дают плохие выходные данные. В таких местах, как Китай, где правительство уже занимается массовой слежкой, распознавание лиц превращается из неприятного аспекта в антиутопию.

Очевидно, что в области наблюдения за людьми существует множество этических и моральных дилемм. Но что насчёт наблюдения за животными?

До тех пор, пока новые технологии не дадут нам возможность понимать точку зрения животных, люди довольно безапелляционно используют компьютеры для распознавания их лиц. Нельзя сказать, что люди прекрасно справлялись с тем, чтобы не наносить животных вреда. Но, по крайней мере, пока мы используем наши технологические достижения для отслеживания состояния экосистем и положительного влияния на популяции.

На этой неделе в статье в Bloomberg был рассказ о том, как норвежская компания использует систему распознавания лиц для фотографирования и хранения морд миллионов представителей вида атлантического лосося, чтобы помочь в борьбе с заболеванием. База данных с мордами рыб потенциально позволит фермерам отслеживать поголовье лосося и замечать аномалии, связанные со здоровьем, например, паразитов типа морских вшей.

Лосось – лишь самый новый пункт растущего списка морд животных, загружаемых в базы данных. У некоторых животных собранные биометрические данные используются для сохранения их вида. Для других ИИ может помочь отгонять браконьеров. Страшноватое и милое одновременно, отслеживание этих животных может как защитить их популяции, так и гарантировать безопасность и отслеживание поголовья скота для развивающихся сообществ. Вот список (известных) животных, за которыми сейчас следят при помощи ПО для распознавания лиц, и описание причин этой слежки.

Коровы




В мире порядка 1,3 млрд коров, которые пасутся и ослабляют окружающую среду своим пердячим газом. Среди плотно живущего скота заболевания распространяются быстро, поэтому отслеживание их здоровья может быть сложной задачей. Некоторые компании в целях облегчения процесса обращаются к распознаванию лиц.

Один из таких преследователей коров – дублинский стартап Cainthus, в который в этом году вложилась одна из крупнейших частных корпораций США Cargill. Компания кооперируется с местными фермами и помогает им собирать снимки морд коров.

С такой информацией, как сообщают в Cargill, можно отслеживать потребление коровой воды и еды, температуру и схемы поведения. После анализа фермеры могут тщательнее определять здоровье коровы и даже предсказывать изменения в удоях.

Куры




Система на основе блокчейна GoGo Chicken, запущенная китайской технологической страховой компанией ZhongAn Online, позволяет «следящим за своим здоровьем» потребителям отслеживать весь жизненный цикл их будущего обеда – логическое заключение системы «с фермы к столу».

В интервью директор компании Чен Вей рассказал газете South China Morning Post: «Делая покупки, вы, увидев нашу сырую курицу, можете сразу проверить на своём смартфоне, где она родилась, какую еду ела и сколько шагов прошла за свою жизнь».

Свиньи




В гонке вооружений по слежке за скотом явно лидирует Китай. Даже китайский гигант электронной коммерции JD.com – эквивалент Amazon – использует распознавание лиц для отслеживания больших групп свиней, чтобы быстро определять их возраст, вес и диету.

Согласно основателю холдинга Yingzi Чэню Яошэну, следить за свиньями оказалось гораздо труднее, чем за людьми, по одной причине: «Люди могут стоять перед камерами неподвижно, а свиньи – нет».

Овцы




Исследователи из Кембриджского университета используют распознавание лиц для контроля за самочувствием овец. Конкретно их интересует, чувствуют ли они боль. Скармливая фотографии овечьих морд в компьютер, исследователи смогли довольно быстро распознать признаки этого поведения – людям было бы тяжело справиться с такой задачей. Исследователи считают, что это поможет гарантировать гуманное отношение к животным.

«Оценка уровня боли у животных – процесс критически важный для поддержания их благополучия, но очень затратный по времени», — сказали исследователи.

Львы




Да, за могучими львами тоже подсматривают. Борцы за охрану окружающей среды и преподаватели, специализирующиеся на дикой природе, используют распознавание лиц, чтобы отслеживать львов из базы данных, насчитывающей более 1000 особей.

Но занесение морды льва в базу данных – работа не для слабонервных. Согласно Scientific American, фотограф должен находиться не далее, чем в 30 метрах от большой кошки, чтобы фото сработало.

Тигры




Британские исследователи используют онлайн-ресурсы типа Flickr и Instagram, чтобы помочь создать и усилить базу данных, которая сможет помочь следить за мировой популяцией тигров в онлайн-режиме. После сбора фотографии будут анализировать обычные люди при помощи приложения Wildsense Tigers.

Птицы




Что произойдёт, когда тихая традиция наблюдения за птицами столкнётся с антиутопическими устремлениями XXI века? Получится приложение, способное распознавать морду 400 различных птиц Северной Америки.

Технология работает благодаря сотням фотографий птиц, присланных любителями птиц со всего мира.

Слоны




Специалисты по дикой природе отслеживают слонов, чтобы охранять их от браконьеров. Используя ПО для машинного обучения Cloud AutoML Vision от Google, технология сможет опознавать слонов в дикой природе. Согласно Evening Standard, программа даже сможет отправить сигнал тревоги, если обнаружит в том же кадре браконьеров.

Лемуры




В 2012 году эти милашки с изогнутыми хвостами были названы самыми близкими к исчезновению животными. Команда исследователей из Университета им. Джорджа Вашингтона пыталась защитить последних из оставшихся. На основе 462 изображений 80-и рыжебрюхих лемуров с Мадагаскара исследователи смогли создать инструмент LemurFaceID. Он способен отличать морды двух разных лемуров с 97%-й точностью.

«После оптимизации наша система может поддерживать долговременные исследования жизни известных индивидов, предоставляя быстрый, экономный и точный метод их идентификации», — писали исследователи.

Киты




История отслеживания морд китов обязана своим появлением успешному краудсорсингу. Из-за того, что специалисту по морской биологии Кристиану Хану было трудно различать между собой китов, он решил загрузить фотографии на сайт с соревнованиями по обработке данных Kaggle, и спустя четыре месяца компания DeepSense, занимающаяся изучением данных, смогла точно распознавать морды китов с точностью в 87%.

С тех пор процент распознавания постоянно рос, что позволяет борцам за защиту окружающей среды отслеживать перемещения и самочувствие водных гигантов. The Atlantic зашла так далеко, что назвала эту технологию "Facebook для китов". Если так, то не присоединятся ли киты к движению #QuitFacebook?

Кошки и собаки




Конечно же, список животных, за которыми следят при помощи распознавания морд, не был бы полным без лучших друзей человека и тех, кто вас царапает и засовывает лапы вам в рот. Морды собак и кошек распознают уже несколько лет, и обычно такие инструменты используют для того, чтобы помочь попавшим в беду владельцам найти их потерявшихся (или сбежавших) питомцев. Одна из таких систем, PiP, отправляет сигнал тревоги с мордой пропавшего питомца в ветеринарные клиники и приюты для животных, расположенные в радиусе 25 км от пользователя.
Tags:животныераспознавание лицраспознавание морд
Hubs: Artificial Intelligence Ecology
+5
3k 14
Comments 6
Popular right now
BI Developer (OLAP, MDX) Remote
from 100,000 to 210,000 ₽IT X100Remote job
Frontend Developer
from 100,000 ₽Angels IT GroupВоронеж
Frontend-разработчик
from 140,000 to 180,000 ₽ENJOY PROСанкт-ПетербургRemote job
Ресурсный IT-менеджер
from 80,000 to 120,000 ₽ENJOY PRORemote job
Android-разработчик
from 170,000 to 230,000 ₽ENJOY PROСанкт-ПетербургRemote job
Top of the last 24 hours