123

123

123

Фотоловушка — фотоаппарат, спроектированный для долгой автономной работы (т. е. съёмки без участия человека). Имеет специальный датчик, реагирующий на движение (движение животного, полёт птицы, колыхание травы), благодаря которому делается снимок.

Автоматизация — использование технологий для того, чтобы процессы и задачи, обычно выполняемые человеком, выполнялись без его участия. Сегодня автоматизация чаще всего связана с применением компьютера и специальных программ.

Нейросеть — математическая модель и основанная на ней программа, обрабатывающие данные способом, максимально приближенным к тому, как это делает человеческий мозг.

Облачные технологии (Облако) — это услуга, с помощью которой пользователь по сети получает доступ к вычислительным ресурсам (процессоры, оперативная память, дисковое пространство, сетевые соединения), сервисам или программам и может пользоваться ими для решения своих IT-задач.

Персональный компьютер — стационарное или переносное (ноутбук, планшет) вычислительное устройство, предназначенное для индивидуального использования.

Вычислительные мощности — производительность устройства, оценка его способности выполнять вычисления и обрабатывать данные за определённый период времени.

Вычислительные ресурсы — аппаратные и программные компоненты компьютера, которые используются для выполнения вычислений и обработки данных.

Дата-центр — здание или комплекс зданий, предназначенные для размещения специальных компьютеров и другого оборудования для хранения, обработки и распространения данных.

Большие данные (Big Data) — разнообразные массивы информации, которые слишком велики или сложны для обработки обычными способами. Для их анализа используют специальные технологии и программы.

Облачные сервисы — заранее настроенное в Облаке и готовое к использованию программное обеспечение, которое позволяет пользователю решать конкретные IT-задачи.

Графический процессор (GPU) — специализированная электронная схема, которая оптимизирована для быстрой обработки большого объёма данных, необходимых для графических приложений.

Компьютерное зрение — набор методов, позволяющих компьютеру извлекать информацию из изображения: определять объект и его местоположение.

Пиксель — термин, получившийся из первых слогов двух английских слов picture и element и означающий «элемент изображения». Характеризуется координатами и значениями яркости и цвета.

Свёртка — математическая операция, которая используется в нейросетях для выделения признаков объектов.

Object Detection — нейросеть для поиска и определения объектов на фото.

Фильтр свёртки — небольшая квадратная матрица, которая выделяет квадрат такого же размера из всего массива пикселей изображения и «скользит» по изображению. При этом на каждом шаге выполняются математические операции, такие как умножение и суммирование значений пикселей и элементов фильтра, что позволяет выделять важные признаки объекта.

Матрица — прямоугольная числовая таблица, в ячейках которой находятся числа.

Вес фильтра — значение каждого элемента фильтра, которое определяет степень влияния этого элемента на результат операции свёртки.

Object Classification — нейросеть для классификации объектов на изображении.

Обучение нейросети — процесс, в ходе которого модель (нейросеть) обучается распознавать паттерны и делать предсказания на основе данных.

Датасет — набор данных, которые собраны и организованы для конкретной задачи или исследования. Датасеты используются в различных видах анализа и машинного обучения.

Фрикулинг — способ охлаждения компьютеров и серверов в дата-центрах за счёт использования воздуха с улицы.

Отказоустойчивость — свойство машины сохранять работоспособность, даже если есть неисправность.

Масштабирование — процесс увеличения количества серверов, при котором разработчики могут подключать новые устройства без ограничений для обработки большого количества данных.

Серверная стойка — металлическая конструкция, которая используется для хранения серверов. Она обеспечивает удобную организацию техники и создаёт необходимые условия для работы компьютеров.

Терабайт — единица измерения количества информации. 1 терабайт (ТБ) — это 1 024 гигабайта (ГБ). Столько весят примерно 2 000 полнометражных фильмов или 250 000 песен.

Запрос на сервер — сообщение, которое отправляется на сервер для выполнения на нём каких‑либо действий.

Машинное обучение — направление искусственного интеллекта, в котором компьютерные системы обучаются на данных и совершенствуются с помощью опыта.

Исторические данные — информация, которую используют разработчики для анализа прошедшей работы серверов и программ. Включают в себя данные о нагрузке на серверы, причинах поломок и неисправностей, возможных уязвимых точках системы.

А

Автоматизация — использование технологий для того, чтобы процессы и задачи, обычно выполняемые человеком, выполнялись без его участия. Сегодня автоматизация чаще всего связана с применением компьютера и специальных программ.

Б

Большие данные (Big data) — разнообразные массивы информации, которые слишком велики или сложны для обработки обычными способами. Для их анализа используют специальные технологии и программы.

В

Вес фильтра — значение каждого элемента фильтра, которое определяет степень влияния этого элемента на результат операции свёртки.

Вычислительные мощности — производительность устройства, оценка его способности выполнять вычисления и обрабатывать данные за определённый период времени.

Вычислительные ресурсы — аппаратные и программные компоненты компьютера, которые используются для выполнения вычислений и обработки данных.

Г

Графический процессор (GPU) — специализированная электронная схема, которая оптимизирована для быстрой обработки большого объёма данных, необходимых для графических приложений.

Д

Датасет — набор данных, которые собраны и организованы для конкретной задачи или исследования. Датасеты используются в различных видах анализа и машинного обучения.

Дата-центр — здание или комплекс зданий, предназначенные для размещения специальных компьютеров и другого оборудования для хранения, обработки и распространения данных.

Дообучение нейросети — процесс, когда нейросеть учится на новых данных, чтобы лучше выполнять освоенные задачи.

З

Запрос на сервер — сообщение, которое отправляется на сервер для выполнения на нём каких‑либо действий.

И

Исторические данные — информация, которую используют разработчики для анализа прошедшей работы серверов и программ. Включают в себя данные о нагрузке на серверы, причинах поломок и неисправностей, возможных уязвимых точках системы.

К

Компьютерное зрение — набор методов, позволяющих компьютеру извлекать информацию из изображения: определять объект и его местоположение.

М

Матрица — прямоугольная числовая таблица, в ячейках которой находятся числа.

Масштабирование — процесс увеличения количества серверов, при котором разработчики могут подключать новые устройства без ограничений для обработки большого количества данных.

Машинное обучение — направление искусственного интеллекта, в котором компьютерные системы обучаются на данных и совершенствуются с помощью опыта.

Н

Нейросеть — математическая модель и основанная на ней программа, обрабатывающие данные способом, максимально приближённым к тому, как это делает человеческий мозг.

О

Object Classification — нейросеть для классификации объектов на изображении.

Object Detection — нейросеть для поиска и определения объектов на фото.

Облачные сервисы — заранее настроенное в Облаке и готовое к использованию программное обеспечение, которое позволяет пользователю решать конкретные IT-задачи.

Облачные технологии (Облако) — это услуга, с помощью которой пользователь по Сети получает доступ к вычислительным ресурсам (процессоры, оперативная память, дисковое пространство, сетевые соединения), сервисам или программам и может пользоваться ими для решения своих IT-задач.

Обучение нейросети — процесс, в ходе которого модель (нейросеть) обучается распознавать паттерны и делать предсказания на основе данных.

Отказоустойчивость — свойство машины сохранять работоспособность, даже если есть неисправность.

П

Персональный компьютер — стационарное или переносное (ноутбук, планшет) вычислительное устройство, предназначенное для индивидуального использования.

Пиксель — термин, получившийся из первых слогов двух английских слов picture и element, и означающий «элемент изображения». Характеризуется координатами и значениями яркости и цвета.

Программное обеспечение — набор инструкций, благодаря которым компьютер понимает, как работать.

С

Свёртка — математическая операция, которая используется в нейросетях для выделения признаков объектов.

Свёрточная нейросеть — класс нейронных сетей, специализирующихся на обработке изображений и видео за счёт осуществления операции свёртки.

Сервер — устройство, которое обладает высокой производительностью, хранит большое количество данных и по запросу может предоставлять доступ к ним другим устройствам.

Серверная стойка — металлическая конструкция, которая используется для хранения серверов. Она обеспечивает удобную организацию техники и создаёт необходимые условия для работы компьютеров.

Сетевое оборудование — физические устройства, которые используются для подключения компьютеров друг к другу и к Сети, позволяя им обмениваться информацией и ресурсами.

Т

Терабайт — единица измерения количества информации. 1 терабайт (ТБ) — это 1 024 гигабайта (ГБ). Столько весят примерно 2 000 полнометражных фильмов или 250 000 песен.

Ф

Фильтр свёртки — небольшая квадратная матрица, которая выделяет квадрат такого же размера из всего массива пикселей изображения и «скользит» по изображению. При этом на каждом шаге выполняются математические операции, такие как умножение и суммирование значений пикселей и элементов фильтра, что позволяет выделять важные признаки объекта.

Фотоловушка — фотоаппарат, спроектированный для долгой автономной работы (т. е. съёмки без участия человека). Имеет специальный датчик, реагирующий на движение (движение животного, полёт птицы, колыхание травы), благодаря которому делается снимок.

Фрикулинг — способ охлаждения компьютеров и серверов в дата-центрах за счёт использования воздуха с улицы.

Х

Хранилище данных — система хранения и управления большими объёмами структурированных и неструктурированных данных.

Множество видов животных и растений на Земле находятся на грани исчезновения и поэтому занесены в Красную книгу. Человечеству крайне важно приложить все усилия для их сохранения.
Каждый вид — будь то животное, растение, бактерия или гриб — играет свою роль в экосистеме и пищевой цепи. Резкое увеличение или уменьшение численности одного вида, а тем более его исчезновение, может нарушить баланс в экосистеме. Это негативно сказывается на всех участниках цепи, включая человека.
Проще говоря, исчезающий вид — это одна падающая доминошка, которая толкает все остальные.
Одно из таких краснокнижных животных — снежный барс, или ирбис, который обитает в горах Индии, Казахстана, Кыргызстана, Китая, Монголии, России и других стран.
Примерно 2-3 раза в год учёные пересчитывают снежных барсов в каждой популяции, чтобы отслеживать изменение общего количества животных. Такой регулярный мониторинг позволяет вовремя принимать меры на государственном уровне. Например, ужесточить законы о браконьерстве и об охоте.
Для этого на территориях обитания ирбисов сотрудники национальных парков и заповедников устанавливают фотоловушки. Каждые 3-4 месяца с них собирают карты памяти с фотографиями. За это время на каждой из них накапливается от 2 тысяч до 40 тысяч снимков. При этом в одном заповеднике или национальном парке таких ловушек может быть более 100.
А теперь представьте, сколько в итоге получается фотографий! Сотни тысяч и миллионы… и на половине из них может вообще не оказаться животных — одна трава.
Да, это очень долгая и кропотливая работа. Раньше весь объём фотографий учёные обрабатывали в ручном режиме. Проще говоря, сотрудники просматривали все снимки, искали на них ирбисов, а потом идентифицировали каждую особь по уникальному узору пятен.
Это похоже на то, как мы с вами искали барсов на фото в самом начале. Только мы просмотрели 9 фотографий, а если бы были учёными, то пришлось бы пролистать сотни тысяч снимков. Отсортировав все фото с барсами, мы бы приступили к поискам каждой особи.
Согласитесь, эта не самая увлекательная задачка требует внимания, кропотливости и, конечно же, очень много недель. Чем меньше времени учёные будут тратить на неё, тем больше ресурсов останется для выполнения других важных задач.
Поэтому процесс попробовали автоматизировать.

Тут на помощь учёным пришли нейросети и облачные технологии — и то, на что раньше уходили недели и месяцы, теперь занимает несколько минут.

Mon Dec 23 2024 16:50:22 GMT+0300 (Moscow Standard Time)