인공 지능을 사용하여 삼림 벌채 추적

첫 번째 단계는 삼림 벌채에 초점을 맞추지만 IIASA는 크라우드소싱이 적용될 수 있는 다른 환경 문제에 이 모델을 사용할 계획입니다.

아마존 및 기타 산림 서식지의 삼림 벌채는 기후 변화의 주요 원인입니다. 이러한 열대 우림은 대기 중 이산화탄소를 흡수하는 스펀지와 산소의 주요 발생원이기 때문입니다.

삼림 벌채를 추적하는 것은 어려운 과정입니다. 특히 대략 호주 크기인 550만km에 달하는 아마존에서 그렇습니다. 위성 이미지는 연구원에게 실시간 변경 사항을 확인할 수 있는 도구를 제공하는 훌륭한 리소스이지만 수천 개의 이미지를 선별하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

대규모 삼림 벌채를 추적하기 위한 인공 지능 모델을 구축하기 위해 국제 응용 시스템 분석 연구소(IIASA)와 파트너 관계를 맺은 SAS에 들어가십시오.

IIASA 사무총장 Albert van Jaarsveld는 “이러한 변화를 해결하는 데 필요한 시급함은 최고의 기술 솔루션을 적용해야 합니다.

“우리의 환경 과학 연구 플랫폼, SAS의 AI 및 컴퓨터 비전 기술, 그리고 관심 있는 시민들의 순수한 지적 능력을 결합하여 우리는 인간 통찰력의 가치를 기하급수적으로 증가시킬 AI 모델을 개발하고 실제에 가까운 것을 제공하기 위해 노력할 것입니다. 지구 환경 변화에 대한 시간 평가.”

시작하기 위해 IIASA는 모델에 데이터를 제공하기 위해 전 세계의 자원 봉사자와 협력할 것입니다. 이것은 위성 이미지를 검토하고 열대 우림이 인간 개발의 영향을 받았는지 여부를 결정하여 수행됩니다. 모델이 높은 정확도 수준에 도달하면 이미지 평가를 인계받습니다.

Jaarsveld는 "군중과 컴퓨터의 힘이 결합되어 SAS와 IIASA는 시민 과학자들이 우리가 공유하는 세상을 더 잘 이해하고 예측하고 번영하는 데 도움이 되는 최첨단 연구를 지원할 수 있는 강력하고 광범위한 플랫폼을 갖게 될 것입니다."라고 말했습니다.

첫 번째 단계는 삼림 벌채에 중점을 둘 것이지만 IIASA는 크라우드소싱이 적용될 수 있는 다른 환경 문제에 이 모델을 활용할 계획입니다.