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Inteligencia Artificial de Intel para el estudio preciso de poblaciones de pingüinos en la Antártica


Las poblaciones de pingüinos de la Antártida están en grave riesgo. Según un  estudio de 2019  del British Antarctic Survey, la colonia de pingüinos emperador más grande del mundo ha sufrido problemas de reproducción sin precedentes durante los últimos tres años, es especialmente vulnerable al cambio climático en curso y proyectado, y podría prácticamente desaparecer para el año 2100. Para estudiar las poblaciones de pingüinos, los investigadores primero deben contarlas con precisión. Una nueva solución de conteo de multitudes del miembro de Intel AI Builder y la compañía de ciencia de datos  Gramener  podría permitir a los investigadores usar la visión por computadora para contar las poblaciones de pingüinos de manera más rápida y precisa, informó Intel esta semana.

“Hoy, en el Día de la Conciencia de los Pingüinos, es importante comprender el impacto que estamos teniendo en las poblaciones de pingüinos en la Antártida”, dijo Naveen Gattu, COO y cofundador de Gramener. “Creemos que la IA tiene el poder de ayudar a los investigadores a identificar qué está causando su declive, y estamos orgullosos de utilizar las tecnologías Intel AI para aplicaciones de impacto social”. Nuestra solución de conteo de multitudes tiene el potencial de ayudarnos a comprender mejor las poblaciones de pingüinos ”.

Gramener utilizó un conjunto de datos de imágenes de las colonias de pingüinos de la Antártida del  Penguin Watch Project , que incluía imágenes de más de 40 ubicaciones. En asociación con Microsoft  AI for Earth , los investigadores de Gramener entrenaron un modelo de aprendizaje profundo para contar los pingüinos. El modelo utiliza un enfoque de conteo basado en la densidad para aproximar el número de pingüinos en grupos de diferentes tamaños de las imágenes. Esta solución se ha reutilizado y comparado con los procesadores escalables Intel® Xeon® y la optimización Intel® para PyTorch para un rendimiento optimizado.

Esta solución podría ayudar a los investigadores a superar los desafíos en el conteo manual de pingüinos desde las trampas de la cámara, lo que puede ser complicado debido a la distorsión de la perspectiva, a los pingüinos de pie demasiado juntos o agrupados, y a la diversidad de ángulos de cámara.

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