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LOL下注APP-世界银行牵头发起“AI数树”挑战竟意在研究人工智能如何指导救灾

 


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本文摘要:深度自学早已彻底改变了我们处置、定义现代生活的大量数据的方式。

深度自学早已彻底改变了我们处置、定义现代生活的大量数据的方式。然而,关于人工智能头条新闻的日常宣传往往集中于在人工智能的商业应用于上,关于它如何重塑企业的经营方式。令人振奋的是,世界银行与WeRobotics和OpenAerialMap合作发动了一项新的开放性人工智能挑战,它展出了深度自学技术在人道主义应用领域的极大潜力,特别是在是在根本性自然灾害再次发生后的关键性的几小时、几天内。

现代深度自学工具最令人兴奋的应用领域之一,就是利用神经网络,在检测图像时超过几年前不有可能的精确度和细节水平。今天最先进设备的神经系统可以检查成千上万的图像,编成成千上万的类别,根据方位、情感来分类,可以在图像背景中找寻污染和自然灾害的标志,甚至估算灾情水平。

创建新的模型于是以日益显得“即所指即点”一样非常简单。然而,在自然灾害再次发生后,当牵涉到到伤势和即时生命安全必须时,这种技术还没普及。但世界银行的新“对外开放AI挑战:航拍图像的南太平洋岛屿”挑战与WeRobotics和OpenAerialMap合作,目的从全球的对外开放研究社区里测试新的AI应用于,可以较慢、伸缩性高地从灾区的航拍图像中动态评估,为应急部门人员调动和规划获取协助。

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在发布新的人工智能挑战时,世界银行认为,“在过去的10年里,主要气旋严重影响了斐济、汤加、瓦努阿图和萨摩亚群岛的数百个岛屿,影响数百万人的生命,导致数百万美元的损失,这些岛屿于是以面对一系列的威胁还包括地震、海啸、风暴潮、火山爆发、山体滑坡和旱季。全球自然灾害最低危国家的前15名中就有四个是太平洋岛国。

”从卫星图像到飞机、无人机航拍图像,取得俯视灾难的能力对于较慢评估民用基础设施的毁坏程度、运输地下通道的状况以及优先救援工作至关重要。一个关键的障碍是,能用图像的数量一般来说很多,相比之下多达了人类的能力,不仅人类的速度有所不及,对图像分辨率也有拒绝。

这一新的人工智能挑战侧重解决问题这一问题,目前主要集中于在两个初始领域:从空中图像中辨识出有树木和道路。世界银行在汤加群岛摄制了约80平方公里的高分辨率航空影像,并将这些影像获取给挑战者们研发机器学习算法,在没人工帮助的情况下分析这些图像。根据公告,未来机器学习将被应用于分析和灾害评估。

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世界银行在公告中回应,这些图像还包括四个兴趣区(AOI)。其中三个兴趣区覆盖面积10平方公里区域,最后一个兴趣区覆盖面积50平方公里区域。

有所不同大小兴趣区影像的分辨率为4cm和8cm。另外,世界银行还用于近红外传感器搜集了10平方公里的影像。

这些兴趣区涵括了农村和城市地区。在南太平洋岛屿,经济作物往往是经济和粮食安全的最重要来源,而灾害对它们的普遍伤害有可能导致长年影响。因此,挑战者们必须在这些影像中利用机器学习算法辨识所有椰子树,香蕉树根,木瓜树和芒果树及其方位,准确性最少超过80%。

考虑到神经网络的较慢发展,人们甚至可以想象这样的算法最后不会在现实中运营,甚至有可能是在无人机本身的飞行中,容许它自律地调整航向,以更加详尽地刻画最相当严重损毁的区域。第二项任务就是指图像中辨识道路,并确认它们是一条还是两条车道,以及它们是铺设的沥青地面还是土路等等。一旦顺利,这样的算法可以报告不受影响地区的动态路况,为应急部门获取协助,使他们需要立刻规划救援物资运输路线,并优先考虑到道路修复工作。

或许在旋即的将来这样的人工智能工具可以让全自动分流的无人机舰队自动启动灾后区域图像分析,辨识灾情水平并产生应急报告,这一切都在30分钟内已完成,不必须任何人工干预。世界上的许多问题都必须技术人员和的组织联合合作,一些好的合作关系可以“使世界显得有所不同”。

因此,这新应用于及其潜在扩展空间,表明出有了未来解决问题救灾挑战的期望,这是十分令人兴奋的。


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