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3 个问题：人工智能如何帮助我们监控和支持脆弱的生态系统
麻省理工学院博士生兼 CSAIL 研究员 Justin Kay 描述了他将人工智能和计算机视觉系统相结合来监控支持我们星球的生态系统的工作。
来源:MIT新闻 - 人工智能俄勒冈州立大学最近的一项研究估计，由于栖息地改变、自然资源过度开发和气候变化等因素，超过 3,500 种动物物种面临灭绝的风险。
最近的 学习 估计，由于栖息地改变、自然资源过度开发和气候变化等因素，超过 3,500 种动物物种面临灭绝的危险。为了更好地了解这些变化并保护脆弱的野生动物，麻省理工学院博士生和计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 研究员 Justin Kay 等自然资源保护主义者正在开发计算机视觉算法来仔细监测动物种群。 Kay 是麻省理工学院电气工程和计算机科学系助理教授兼 CSAIL 首席研究员 Sara Beery 实验室的成员，目前正在太平洋西北地区追踪鲑鱼，鲑鱼为鸟类和熊等捕食者提供重要的营养，同时管理昆虫等猎物的数量。
然而，对于所有野生动物数据，研究人员有大量信息需要整理，并且有许多人工智能模型可供选择来分析所有数据。 Kay 和他在 CSAIL 和马萨诸塞大学阿默斯特分校的同事正在开发人工智能方法，使数据处理过程更加高效，其中包括一种名为“共识驱动的主动模型选择”（或“CODA”）的新方法，可帮助自然资源保护主义者选择要使用的人工智能模型。他们的工作在 10 月份的国际计算机视觉会议 (ICCV) 上被评为亮点论文。
工作 在 10 月份的国际计算机视觉会议 (ICCV) 上被评为亮点论文。该研究得到了国家科学基金会、加拿大自然科学和工程研究委员会以及安利捷水和食品系统实验室 (J-WAFS) 的部分支持。在这里，凯讨论了这个项目以及其他保护工作。
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