captcha image

A password will be e-mailed to you.
Wieloryby biskajski - samica

Wieloryby biskajskie – samica z młodym. Fot. NOAA/Wikimedia

Polscy programiści z firmy Deepsense.io wygrali konkurs ogłoszony przez amerykańską Narodową Administrację ds. Oceanów i Atmosfery (NOAA). Jego celem jest stworzenie najskuteczniejszego programu, który rozpoznaje wieloryby biskajskie. I nie chodzi tu o odróżnienie ich od innych gatunków waleni, tylko o identyfikację konkretnych osobników.

W konkursie wystartowały aż 364 zespoły z całego świata, a ogłosiła go amerykańska agencja rządowa – Narodowa Administracja ds. Oceanów i Atmosfery (NOAA), która zajmuje się m.in. programami ochrony zagrożonych gatunków (podstawą tych działań jest Endangered Species Act, amerykańska ustawa o zagrożonych gatunkach). Właśnie do takich należy wieloryb biskajski, którego liczebność, m.in. wskutek polowań, spadła do zaledwie około 500 sztuk. Szlaki migracyjne tego gatunku przebiegają m.in. wzdłuż wybrzeży Stanów Zjednoczonych. Zwierzęta te osiągają 18 metrów długości i ponad 90 ton wagi. Program pozwalający na śledzenie tras, jakimi poruszają się konkretne osobniki, dałby naukowcom m.in. możliwość wyznaczenia stref ochronnych dla tych zwierząt (co mogłoby np. zapobiec ich zderzeniom ze statkami) czy obserwowania, jak wśród wielorybów przenoszone są choroby.

Ale jak stworzyć algorytm, który rozpozna konkretnego wieloryba?

Jak powiedział Crazy Nauce Tomasz Kułakowski, szef i współzałożyciel Deepsense.io, stworzone przez jego zespół rozwiązanie korzysta z technologii rozpoznawania… ludzkich twarzy. Zasadnicza różnica polegała na tym, że programiści nie dysponowali zdjęciami paszportowymi wielorybów, tylko różnej jakości fotografiami lotniczymi. Na nich trzeba było najpierw zidentyfikować, gdzie jest ogon, a gdzie głowa zwierzęcia, a potem dopiero wygenerować coś na kształt fotografii paszportowej każdego wieloryba. Dopiero na niej można było zidentyfikować charakterystyczne punkty na jego „twarzy”, w tym unikalne plamy czy zgrubienia skóry.

"Zdjęcia paszportowe" wielorybów. Źródło: Deepsense.io

“Zdjęcia paszportowe” wielorybów. Źródło: Deepsense.io

Dodatkową trudnością było to, że próbka zdjęć, dzięki której oprogramowanie mogło nauczyć się rozpoznawania wielorybów, była jak na takie zadanie niezwykle mała – wynosiła kilka tysięcy fotografii. Aby wykonać tę robotę, programiści zaprzęgli więc do pracy zaawansowane sieci neuronowe oraz technologię głębokiego uczenia maszynowego (deep learning), w której specjalizuje się Deepsense.io.

Polskie oprogramowanie miało 87-procentową skuteczność w rozpoznawaniu wielorybów biskajskich, czym nasi programiści zdeklasowali konkurentów. Nic dziwnego – zespół Deepsense.io stanowią laureaci międzynarodowych konkursów programowania i najlepsi absolwenci informatyki na Uniwersytecie Warszawskim. Gratulujemy zwycięstwa w konkursie NOAA!

Źródło

 

Nie ma więcej wpisów