みんなの目がアマゾンを救う
AIを活用し森林破壊の原因を特定する時、「見る」ことは「守る」ことになります。
私たちが関心を向け注意深く取り組まなければ、生態系は悪化の一途をたどり、崩壊していく姿を目の当たりにしなければなりません。 Albert Van Jaarsveld CEO International Institute for Applied Systems Analysis
アプローチ
人間が、AIを強くする
AIは魔法の杖ではありません
AIのトレーニング・データとして、人間の専門知識が欠かせません。
あなたのインプットがAIモデルに学習例をもたらすのです。
サンプルが多ければ多いほど、より高い精度を実現します。
簡略化されたモデリングサイクル
Image Collection
Satellite images are continuously collected for areas affected by deforestation.
Image Classification
Through crowdsourcing, thousands of people like you sort and label the images that show signs of deforestation.
Machine Learning
Models are trained to recognize areas of deforestation based on this labeled data, learning and improving at every iteration.
Evaluation
Models are tested for accuracy. High-quality models are deployed, and lower quality models continue to reiterate.
Deployment
Even deployed models continue to be evaluated for accuracy. The best model is run constantly to alert experts when new areas of deforestation are detected so immediate action can be taken.
テクノロジー
表面下で大きな役割を果たす存在
コンピュータビジョンモデルは、新たな森林破壊の兆候をいち早く特定するために毎日何百万もの画像を分析しています。
これにより、政策決定機関や支援団体は、手遅れになる前に介入し、
森林を保護することができるのです。
私たちの地球をより安全なものへと導くために
コミュニケーションを続けましょう。
私たちの地球をより安全なものへと導くために、コミュニケーションを続けましょう。
より良い世界を目指すために、#rainforestでその活動の輪を広げましょう
