24.04.2019
Технологии машинного обучения Azure от Microsoft находят хорошее применение в программах грантов, предназначенных для предоставления вычислительных ресурсов ученым, работающим над проектами мировой экологической устойчивости.
По последним исследованиям, к сожалению, Земля столкнулась с климатическим кризисом. К счастью, есть инструменты и технологии, которые могут помочь. Большие данные, а также машинное обучение и искусственный интеллект, необходимые для преобразования их в действенную информацию, смогут дать нам представление о наших экологических проблемах - при условии, что мы их используем.
Microsoft планирует сделать доступ к мощному ИИ и технологии машинного обучения более практичным для ученых и исследователей окружающей среды, поэтому в 2017 году и был задуман проект ИИ для Земли. Всего за два года, с тех пор как Microsoft разработал ИИ для Земли, было выделено более 230 грантов для команд в 63 странах, охватывающих четыре области исследований: изменение климата, сельское хозяйство, биоразнообразие и водные ресурсы.
Гранты предоставляются в двух формах: службы маркировки данных, которые помогают подготовить большие наборы данных для обработки ИИ, и компьютерные кредиты Microsoft Azure. Соискатели грантов могут подать заявку на одну или обе формы грантов.
Microsoft разработал два API специально для ИИ для Земли и все еще продолжает работать над этим вопросом. В настоящее время доступны API картографирования земельного покрытия и API классификации видов. API доступны для всех, кому необходимо их использовать.
Присуждено более 230 грантов, и по всему миру выполняется огромное количество проектов. От приложений, которые обычные граждане могут использовать для фотографирования дикой природы для ИИ для классификации, до мер по борьбе с браконьерством в Африке.
FarmBeats, проект, который продолжается с 2015 года, работает над путями улучшения сельского хозяйства с использованием искусственного интеллекта, современных вычислений и технологий IoT. FarmBeats хочет создать комплексную платформу, которая берет на себя ручную техническую работу и ноу-хау из рук фермера. Используя датчики и автоматические беспилотники, FarmBeats хочет предоставить фермерам инструменты, которые им необходимы для более эффективной посадки, использования меньших ресурсов и получения более высоких урожаев.
Проект Premonition нацелен на использование беспилотных летательных аппаратов и других автоматических роботов для обнаружения, улавливания и генной последовательности комаров для предотвращения распространения таких заболеваний, как малярия, Зика и Эбола. Он использует беспилотники для картирования возможных местоположений комаров и развертывает роботов, чтобы поймать комаров и доставить их в лабораторию, где ученые могут упорядочить их гены. Данные, собранные в результате секвенирования генов, не фокусируются на конкретном патогене, а вместо этого дают ученым такие данные, как типы укушенных животных и любое возможное воздействие патогена.
SilviaTerra использовала свой грант ИИ для Земли для разработки ряда инструментов для профессионалов лесного хозяйства, стремящихся к более эффективному сохранению лесов. Программное обеспечение SilviaTerra, созданное на основе спутниковых изображений, которые предсказывают популяцию деревьев, делает поездки по картографированию в лесном хозяйстве более эффективными за счет улучшения маршрутов и инвентаризации оборудования для ученых в этой области.
Наука генерирует данные, но их сопоставление и преобразование может вызывать затруднения. Когда вы добавляете к этому огромный объем доступных данных, все становится еще сложнее, особенно если все эти данные доступны не для всех, кому это может понадобиться.
ИИ для Земли делает шаг к ее исправлению, предлагая услуги организациям, которые могут не получить к ним, а также централизуя данные правительственных исследовательских агентств со всего мира в облаке Azure.
Кроме того, соискатели грантов, подающие заявки на маркировку данных, публикуют свои данные в Microsoft Azure для использования другими исследователями, что еще больше расширяет базу знаний, необходимых для превращения ИИ в инструмент для улучшения планеты.
Исследования требуют времени, и влияние такого проекта, как ИИ для Земли, не сразу доступно. Однако, учитывая все данные, которые он размещает, и проекты, которые он запустил, Microsoft Azure может быть тем местом, где ученые смогут найти данные, которые им необходимы для воздействия.
Microsoft планирует сделать доступ к мощному ИИ и технологии машинного обучения более практичным для ученых и исследователей окружающей среды, поэтому в 2017 году и был задуман проект ИИ для Земли. Всего за два года, с тех пор как Microsoft разработал ИИ для Земли, было выделено более 230 грантов для команд в 63 странах, охватывающих четыре области исследований: изменение климата, сельское хозяйство, биоразнообразие и водные ресурсы.
Гранты предоставляются в двух формах: службы маркировки данных, которые помогают подготовить большие наборы данных для обработки ИИ, и компьютерные кредиты Microsoft Azure. Соискатели грантов могут подать заявку на одну или обе формы грантов.
Microsoft разработал два API специально для ИИ для Земли и все еще продолжает работать над этим вопросом. В настоящее время доступны API картографирования земельного покрытия и API классификации видов. API доступны для всех, кому необходимо их использовать.
ИИ для проектов Земли
Присуждено более 230 грантов, и по всему миру выполняется огромное количество проектов. От приложений, которые обычные граждане могут использовать для фотографирования дикой природы для ИИ для классификации, до мер по борьбе с браконьерством в Африке.
Проект по улучшению сельского хозяйства
FarmBeats, проект, который продолжается с 2015 года, работает над путями улучшения сельского хозяйства с использованием искусственного интеллекта, современных вычислений и технологий IoT. FarmBeats хочет создать комплексную платформу, которая берет на себя ручную техническую работу и ноу-хау из рук фермера. Используя датчики и автоматические беспилотники, FarmBeats хочет предоставить фермерам инструменты, которые им необходимы для более эффективной посадки, использования меньших ресурсов и получения более высоких урожаев.
Проект по предотвращению заболеваний
Проект Premonition нацелен на использование беспилотных летательных аппаратов и других автоматических роботов для обнаружения, улавливания и генной последовательности комаров для предотвращения распространения таких заболеваний, как малярия, Зика и Эбола. Он использует беспилотники для картирования возможных местоположений комаров и развертывает роботов, чтобы поймать комаров и доставить их в лабораторию, где ученые могут упорядочить их гены. Данные, собранные в результате секвенирования генов, не фокусируются на конкретном патогене, а вместо этого дают ученым такие данные, как типы укушенных животных и любое возможное воздействие патогена.
SilviaTerra использовала свой грант ИИ для Земли для разработки ряда инструментов для профессионалов лесного хозяйства, стремящихся к более эффективному сохранению лесов. Программное обеспечение SilviaTerra, созданное на основе спутниковых изображений, которые предсказывают популяцию деревьев, делает поездки по картографированию в лесном хозяйстве более эффективными за счет улучшения маршрутов и инвентаризации оборудования для ученых в этой области.
Хранение важных данных в единой базе
Наука генерирует данные, но их сопоставление и преобразование может вызывать затруднения. Когда вы добавляете к этому огромный объем доступных данных, все становится еще сложнее, особенно если все эти данные доступны не для всех, кому это может понадобиться.
ИИ для Земли делает шаг к ее исправлению, предлагая услуги организациям, которые могут не получить к ним, а также централизуя данные правительственных исследовательских агентств со всего мира в облаке Azure.
Кроме того, соискатели грантов, подающие заявки на маркировку данных, публикуют свои данные в Microsoft Azure для использования другими исследователями, что еще больше расширяет базу знаний, необходимых для превращения ИИ в инструмент для улучшения планеты.
Заключение
Исследования требуют времени, и влияние такого проекта, как ИИ для Земли, не сразу доступно. Однако, учитывая все данные, которые он размещает, и проекты, которые он запустил, Microsoft Azure может быть тем местом, где ученые смогут найти данные, которые им необходимы для воздействия.
