일일 경과 보고서
크게 훼손된 열대 우림 지역을 빠르게 식별하도록 컴퓨터 비전 모델을 학습시킬 수는 있지만, 컴퓨터가 산림 벌채 징후를 조기에 발견하기란 쉽지 않습니다. 위성 이미지 간의 미묘한 차이를 감지할 수 있는 모델을 개발하려면 사람의 눈으로 이미지를 올바르게 분류해야 합니다. 크라우드소싱 프로젝트에서 여러분이 삼림 벌채 지역으로 선택한 모든 이미지 덕분에 IIASA에서는 삼림 벌채 시점과 위치를 정부와 보호 단체에 알리는 데 사용할 수 있는 모델의 개발 작업에 한층 가까이 다가가고 있습니다.
인간이 미치는 영향
인간이 미치는 영향 없음
아직 분류되지 않음
현재까지의 평가
현재 크라우드소싱을 통해 분류해야 하는 이미지가 44,000개를 넘어섰습니다. 현재까지의 진행 상황 및 향후 과제는 다음과 같습니다.
분류 지도
분류 지도에는 AI 모델을 개발하는 데 사용되는 아마존의 일부 지역이 표시됩니다. 생태학적으로 다양한 지역의 이미지 데이터를 모델에 입력하면 모델이 이 다양한 예시를 토대로 아마존의 모든 곳에 인간이 미치는 영향을 감지하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이미지 분류의 진행 상황은 다음과 같습니다.
인간이 미치는 영향
인간이 미치는 영향 없음
아직 분류되지 않음
현재까지의 범위
이 프로젝트를 진행하는 동안 아마존의 40만 평방킬로미터를 평가하게 됩니다. 지금까지의 진행 상황은 다음과 같습니다.