科学家们推出了一种用于监测濒临灭绝的野生动植物的新工具：一种自动计算太空中大象的AI系统。
该技术将卫星摄像机与卷积神经网络相结合，以捕获穿越森林和草原的非洲大象。
在测试中，调查技术可以像人类观察者一样准确地检测到大象，同时消除了干扰物种的风险。
该研究加入了越来越多的AI项目，这些项目正在寻求保护濒临灭绝的动物。
巴斯大学计算机科学家奥尔加·伊苏波娃博士说：“要保护物种，准确的监测至关重要。”“我们需要知道动物在哪里以及有多少动物。”
该系统还提供了一种更有效的替代方法，可以手动计数低空飞行的飞机上的动物。每颗卫星每隔几分钟就可以收集超过5,000km2的图像。而且如果云层遮挡了陆地，第二天可以在卫星的下一次地球旋转中重复该过程。
此外，该技术还可以追踪动物在各个国家漫游的过程，而不必担心边境管制或冲突。
研究人员使用来自WorldView-3和WorldView-4卫星的数据对南非濒临灭绝的非洲象进行了培训和测试，该模型是市售的最高分辨率的卫星图像。
关于在下次升级中向Cosmos Hub添加流动性模块的提案发布:3月2日消息，Cosmos信息提供商和节点验证者B-Harvest提交关于在Cosmos Hub中采用流动性模块的提议Cosmos Prop 38，旨在评估社区对在下一次升级期间向Cosmos Hub添加流动性模块的支持情况。如果Cosmos Prop 38获得通过，B-Harvest计划在2021年3月中旬提交第二份提案，建议为激励性测试网中的交易竞赛提供奖金，奖励形式为社区资金中的ATOM，预计该活动将于4月机进行。一旦完成所有测试和安全审计，B-Harvest将提交第三项治理建议，以启动包括流动性模块在内的CosmosHub的链升级。[2021/3/2 18:06:04]
他们还将该模型应用于在肯尼亚捕获的较低分辨率的卫星图像，以测试其是否可以在研究区域之外工作。
该小组在研究论文中写道：“我们的结果表明，CNN的准确度可与人类检测能力相媲美。”
他们选择非洲象进行研究是因为它们是世界上最大的陆生动物-这使得它们相对容易发现。但是研究小组认为，他们的系统很快就能发现更小的物种。
Isupova博士说：“卫星图像的分辨率每两年增加一次，并且随着每一次增加，我们将能够看到更细小的物体”。
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