카지노 커뮤니티 스팟 팅 - 학생 연구원들은 해변가를 보호하기 위해 드론과 AI 기술을 개발합니다

열렬한 서퍼 및 컴퓨터 과학 학생 Grace Nolan의 경우, 카지노 커뮤니티와 인간의 상호 작용을 추적하기 위해 드론을 사용하는 새로운 연구 프로젝트는 해양 생물학 및 인공 지능에 대한 관심을 결합하는 완벽한 방법이었습니다.

“나는 항상 바다와 주변에서 시간을 보냈고 그것을 보호하는 데 도움이된다는 개념과 그 주민들은 나에게 매우 매력적으로 들렸다”고 Nolan은 말했다. "저는이 기술이 우리가 바다를 보는 방식에 중요한 역할을 할 것이라고 생각합니다. 특히 이제는 비 침습적 방식으로 그렇게 할 수 있습니다."

이 가상 학습 여름 동안, Nolan은 컴퓨터 과학 학생 Kathir Gounder, Daniel Moore, Casey Daly 및 Damon Tan 및 일반 공학 학생 Caroline Skae와 함께 Cal State University Long Beach에서 Shark Lab과 함께 진행된 Shark Spotting이라는 프로젝트를 진행하고 있습니다.

이 프로젝트는 카지노 커뮤니티 's Engineering Summer 학부 연구 프로그램 (SURP)의 일부로, 하위 수준의 학부생을 교수진 멘토 및 산업과 쌍으로 의미 있고 실제 연구를 수행합니다.

카지노 커뮤니티 및 CSU Long Beach의 교수진 연구원과 함께 카지노 커뮤니티 학생들은 산타 바바라에서 샌디에고로 수집 한 상어 실험실 드론 영상을 분석하여 기계 학습 알고리즘을 개발하여 상어와 인간의 물 사용자를 식별하는 데 도움이되었습니다.

목표는 드론 비디오 데이터 및 비행 메타 데이터 섭취를 자동화하여 해안을 따라 상어와 상어와 상관 관계가있는시기에 공간적으로 명시적인 정보를 생성하는 것입니다. "인간과 상어 해변 활동은 환경 조건과 관련이 있기 때문에 궁극적 인 목표는 수온, 태양 지수, 파도 높이 및 방향과 같은 일련의 환경 변수를 사용하여 사람과 상어 만남이 공동 발생할 가능성이 가장 높은 곳을 예측하는 것입니다.".

Shark Research Committee에 따르면 카지노 커뮤니티 공격은 드물다. 그러나 전문가들은 캘리포니아의 공격의 90 %를 책임지고있는 백 카지노 커뮤니티의 인구가 서해안을 따라 증가하고 있다고 말합니다. 그리고 그들은 길이가 20 피트 인 공룡과 같은 20 피트로 성장할 수 있기 때문에 건강 위협을 나타냅니다..

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Nolan은 깊은 신경 네트워크와 기계 학습이 AI의 우산에 속해 도전의 중심을 형성한다고 말했다.

“우리는 프로젝트에 필요한 이미지 인식을 수행하기 위해 깊은 신경망을 훈련하고 사용하는 데 중점을두고 있습니다.”라고 그녀는 말했습니다. "네트워크는 이미지에서 픽셀에서 객체를 인식하기 위해 관계와 패턴을 설명합니다. 머신 러닝은 프로그램이 이러한 관계에서 배우고 새로운 이미지를 보여줄 때 유사한 객체를 식별 할 수있는 능력입니다.".

NIC와 Sara Johnson이 후원하는이 프로젝트는 지난 가을 프란츠 쿠페즈 교수의 컴퓨터 과학 수업 중 두 명이 실시한 예비 연구를 구축합니다. Kurfess는 SURP 팀은 현재 Cal State Long Beach 연구원들이 사용하는 드론의 정확도를 향상시키기를 희망한다고 말했다.

“우리의 초기 연구에서 우리의 접근 방식이 실행 가능하다는 것을 확인했지만 결과는 제한된 데이터 세트 및 교육 노력으로 약 80 ~ 90 %의 정확도를 제공하지만, 우리는 Surp 팀의 집중된 노력을 통해 개선의 여지가 있다고 생각합니다. “팀은 인상적인 진전을 이루었으며 중요한 것은 학생들이프로젝트와의 재미.”

궁극적으로 Lowe는이 프로젝트가 구조 대원이 사용할 수있는 무언가를 초래하기를 희망합니다..

“우리는 여전히 갈 길이 멀지 만 AI를 사용하면 물 사용자가 예측할 수 있도록 대부분의 '카지노 커뮤니티가 될 수있는시기와시기에 대한 구조 대원 예측을 제공 할 수 있다고 생각합니다.”그는 말했다.