BirdWeather
ເຊື່ອມຕໍ່ເຄือຂ່າຍສຽງນົກທົ່ວໂລກດ້ວຍ BirdNET ລະບົບ thần kinh, บันทึกຊนิดນົກໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອຕັ້ງປະໄວ້
BirdWeather គឺជាເວທີວິທະຍາສາດພົນລະເມືອງ (Citizen Science) ທີ່ມີຫົວໃຈຫຼັກແມ່ນອຸປະກອນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ເອີ້ນວ່າ PUC — ຕັ້ງໄວ້ທີ່ສວນຫຼັງບ້ານ, ระเบียง ຫຼື ໃນປ່າ, វាຈະບັນທຶກສຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຮັບຮູ້ຊນິດນົກອ້ອມຂ້າງໄດ້ທັນທີຜ່ານລະບົບ BirdNET ພ້ອມທັງອັບໂຫຼດຜົນລົງໃນແຜນທີ່ທີ່ແບ່ງປັນທົ່ວໂລກ။
ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້
ຈຸດທີ່ໜ້າສົນໃຈຂອງໂຄງການນີ້ແມ່ນພື້ນຖານດ້ານເຕັກໂນມັດ. BirdNET ຖືກພັດທະນາໂດຍຫ້ອງທົດລອງສັດປີກ Cornell (Cornell Lab of Ornithology) ຮ່ວມກັບມະຫາວິທະຍາໄລເຕັກໂນໂລຊີ Chemnitz ປະເທດເຢຍລະມັນ ເຊິ່ງສາມາດຈຳແນກສຽງຮ້ອງຂອງນົກໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 6,000 ຊະນິດທົ່ວໂລກ — ນີ້ແມ່ນໂມເດວລະດັບວິຊາການ, ບໍ່ແມ່ນໃຜກໍ່ສ້າງຂຶ້ນມາຫຼິ້ນໆ. ສິ່ງທີ່ BirdWeather ເຮັດຄือການນຳມັນມາສ້າງເປັນຜະລິດຕະພັນ: ອຸປະກອນ PUC ມາພ້ອມไมโครโฟนຄູ່, Wi-Fi ແລະ Bluetooth, ລະບົບລະບຸຕຳແໜ່ງ GPS ແລະ ເຊັນເຊີວດັ້ອມ, ພ້ອມການອອກແບບກັນນ້ຳທີ່ເໝາະສົມສຳລັບການຕິດຕັ້ງກາງແຈ້ງໃນໄລຍະຍາວ. ຂໍ້ມູນທີ່ບັນທຶກໄດ້ຈະຖືກສົ່ງຂຶ້ນ Cloud ເຮັດໃຫ້ທ່ານບໍ່ພຽງແຕ່ເຫັນວ່າມີນົກຫຍັງແດ່ຢູ່ໃກ້ບ້ານ, ແຕ່ຍັງສາມາດເບິ່ງຂໍ້ມູນແບບ Real-time ຈາກสถานີທົ່ວໂລກໄດ້ອີກດ້ວຍ. ປະຈຸບັນມີสถานີຕັ້ງຢູ່ທົ່ວ ອາເມລິກາເໜືອ, ເອີຣົບ ແລະ ອົດສະຕາລີ-ນິວຊີແລນ. ຮູບແບບທຸລະກິດແມ່ນຂາຍຮາດແວ, ສ່ວນເວທີ ແລະ Mobile App ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຟຣີ ເຊິ່ງເປັນໂຄງສ້າງ freemium ຂອງວິທະຍາສາດພົນລະເມືອງ.
លក្ខណៈសំខាន់
- ອຸປະກອນ PUC: ไมโครโฟนຄູ່, Wi-Fi/Bluetooth, GPS ແລະ ເຊັນເຊີສະພາບແວດລ້ອມ, ອອກແບບກັນນ້ຳສຳລັບກາງແຈ້ງ
- ນຳໃຊ້ລະບົບ BirdNET thần kinh (ພັດທະນາໂດຍ Cornell Lab of Ornithology ແລະ ມະຫາວິທະຍາໄລ Chemnitz)
- ສາມາດຈຳແນກສຽງຮ້ອງຂອງນົກໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 6,000 ຊະນິດທົ່ວໂລກ
- ອັບໂຫຼດຂຶ້ນແຜນທີ່ຕິດຕາມທີ່ແບ່ງປັນທົ່ວໂລກແບບ Real-time
- Mobile App ສຳລັບກວດສອບสถานີຂອງທ່ານ ແລະ ຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກ
- ລວມລວມຂໍ້ມູນສະພາບແວດລ້ອມ (ອຸນຫະພູມ, ຄວາມຊຸ່ມ) ເຂົ້າກັບບັນທຶກສຽງ
- ຮອງຮັບຫຼາຍວິທີການມີສ່ວນຮ່ວມ, ບໍ່ຈຳກັດສະເພາະການຊື້ຮາດແວ
គុណសម្បត្តិ
- ໂມເດວພື້ນຖານມາຈາກສະຖາບັນວິຊາການຊັ້ນນຳ, ຄວາມສາມາດໃນການຈຳແນກມີພື້ນຖານການຄົ້ນຄວ້າທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື
- ການຕິດຕາມແບບອັດຕະໂນມັດໄລຍະຍາວໃນຈຸດດຽວ, ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຂໍ້ມູນສູງກວ່າການລົງพื้นที่ແບບມະນຸດ
- ຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກເປີດໃຫ້ເຂົ້າເບິ່ງໄດ້, ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າປຽບທຽບ ແລະ ການສຶກສາ
- ເວທີ ແລະ App ໂດຍພື້ນຖານແມ່ນຟຣີ, ຕົ້ນທຶນຫຼັກແມ່ນຢູ່ທີ່ຮາດແວ
គុណវិបត្តិ
- ຕ້ອງຊື້ຮາດແວ PUC ຈຶ່ງຈະສາມາດສ້າງสถานີຂອງຕົນເອງໄດ້
- ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງ BirdNET ເນັ້ນໃສ່ສາຍພັນໃນເອີຣົບ ແລະ ອາເມລິກາ, ຄວາມแม่ນຍຳສຳລັບສາຍພັນທ້ອງຖິ່ນຕ້ອງໄດ້ຮັບການກວດສອບເພີ່ມເຕີມ
- ສຽງລົບກວນຈາກພື້ນຫຼັງ (ສຽງລົດ, ສຽງຄົນ) ມີຜົນຕໍ່ຄຸນນະພາບການຈຳແນກ, ການເລືອກຈຸດຕັ້ງสถานີຈຶ່ງສຳຄັນຫຼາຍ
- ຜົນການຈຳແນກອັດຕະໂນມັດຍັງຕ້ອງການການກວດສອບຊ້ຳໂດຍມະນຸດກ່ອນນຳໄປໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດທີ່ຈິງຈັງ
ករណីប្រើប្រាស់
- ການสำรวจຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງນົກໃນໄລຍະຍາວທີ່ບ້ານ ຫຼື ໂຮງຮຽນ
- ສື່ການຮຽນການສອນພາກປະຕິບັດສຳລັບວິຊາສຶກສາທຳມະຊາດ ແລະ ວິທະຍາສາດພົນລະເມືອງ
- ການຕິດຕາມປະຊາກອນນົກໃນຖິ່ນທີ່ຢູ່ອາໄສສະເພາະໃນໄລຍະຍາວ
- ການບັນທຶກໄລຍະເວລາການປາກົດຕົວຂອງຊນິດນົກໃນຊ່ວງລະດູການຍົກຍ້າຍຖິ່ນຖານ
- ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຜົນກະທົບຈາກການປ່ຽນແປງຂອງສິ່ງແວດລ້ອມ (ການພັດທະນາ, ດິນຟ້າອາກາດ) ທີ່ມີຕໍ່ກຸ່ມນົກ
កំណត់ចំណាំអ្នកកែសម្រួល
ໝາຍເຫດຈາກບັນນາທິການ: ຂ້ອຍຄິດວ່ານີ້ແມ່ນຮູບແບບໜຶ່ງທີ່ AI ເຂົ້າສຳຜັດກັບຊີວິດປະຈຳວັນໄດ້ຢ່າງເປັນທຳມະຊາດທີ່ສຸດ — ມັນບໍ່ໄດ້ມາແທນທີ່ໃຜ ຫຼື ປີ້ນປົນອຸດສາຫະກຳໃດໆ, ແຕ່ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮູ້ວ່າເວລາ 5:30 ໂມງເຊົ້າມື້ນີ້ ມີນົກຊະນິດໃດແດ່ທີ່ມາຢ້ຽມຢາມລະບຽງບ້ານຂອງທ່ານ. ສຳລັບຄູສອນວິຊາທຳມະຊາດ, สิ่งນີ້ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍກວ່າ Slide ນຳສະເໜີໃດໆ: ເດັກນ້ອຍເຫັນຂໍ້ມູນໂຮງຮຽນຕົນເອງປະກົດຂຶ້ນເທິງແຜນທີ່ໂລກ, ຄວາມຮູ້ສຶກເຊື່ອມໂຍງນັ້ນແມ່ນປຶ້ມແບບຮຽນໃຫ້ບໍ່ໄດ້. ສິ່ງດຽວທີ່ຕ້ອງເຕືອນຄື: ກະລຸນາກວດສອບຄວາມສາມາດໃນການຈຳແນກສາຍພັນທ້ອງຖິ່ນກ່ອນນຳໄປໃຊ້ໃນການສຳຫຼວດຢ່າງເປັນທາງການ.
សំណួរញឹកញាប់
ການຈຳແນກມີຄວາມแม่ນຍຳສຳ່ໃດ?
BirdNET ແມ່ນໂມເດວລະດັບວິຊາການ ເຊິ່ງເຮັດວຽກໄດ້ດີພໍສົມຄວນສຳລັບຊະນິດທີ່ມີຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມພຽງພໍ. ແຕ່ຕ້ອງກຽມໃຈໄວ້ວ່າ: ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີສຽງລົບກວນ, ສາຍພັນທີ່ໃກ້ຄຽງກັນທີ່ມີສຽງຄ້າຍຄືກັນ, ແລະ ສາຍພັນທ້ອງຖິ່ນທີ່ມີຂໍ້ມູນໜ້ອຍ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດ. ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນງານວິຊາການ, ຜົນການຈຳແນກອັດຕະໂນມັດຈຳເປັນຕ້ອງມີການກວດສອບໂດຍມະນຸດ.
ສາມາດຈຳແນກນົກທ້ອງຖິ່ນໄດ້ບໍ?
ສາຍພັນທົ່ວໄປແມ່ນບໍ່ມີບັນຫາຫຍັງ, ແຕ່ສຳລັບສາຍພັນສະເພາະຖິ່ນອາດຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົດສອບຕົວຈິງ. ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງ BirdNET ເນັ້ນໃສ່ເອີຣົບ ແລະ ອາເມລິກາ ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຄວນຄາດຄະອນໄວ້ກ່ອນນຳໃຊ້. ໃນทางกลับกัน, ຂໍ້ມູນທີ່ຜູ້ໃຊ້ທ້ອງຖິ່ນสะสมໄວ້ ກໍ່ມີສ່ວນຊ່ວຍໃນການປັບປຸງໂມເດວເຊັ່ນກັນ.
ຈຳເປັນຕ້ອງຊື້ PUC ແທ້ບໍ?
ການສ້າງสถานີຕິດຕາມຂອງທ່ານເອງແມ່ນຕ້ອງໃຊ້ຮາດແວ. ແຕ່ຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກຂອງເວທີແມ່ນເປີດໃຫ້ເຂົ້າເບິ່ງໄດ້, ທ່ານສາມາດກວດສອບຂໍ້ມູນสถานີຂອງຄົນອື່ນໃນເວັບໄຊກ່ອນ ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າລະບົບນີ້ມີຄຸນຄ່າຕໍ່ການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານຫຼືບໍ່.
ឧបករណ៍ AI ពាក់ព័ន្ធ
Signvrse
បំប្លែងសំឡេង និងអត្ថបទទៅជាភាសាសញ្ញាភ្លាមៗ ដោយប្រើប្រាស់តួអង្គនិម្មិត AI (AI Avatars)
Waste Robotics
ប្រព័ន្ធរបៀបរបាយសំណល់ AI ជាមួយបច្ចេកវិទ្យាស្កែន Hyperspectral អាចមើលឃើញភាពខុសគ្នានៃវត្ថុធាតុដែលភ្នែកទទេមើលមិនឃើញ
ZenRobotics
ប្រព័ន្ធរៀបចំកាកសំណល់ដោយមនុស្សយន្តដំបូងគេបង្អស់លើពិភពលោក ដែលអាចសម្គាល់ប្រភេទកាកសំណល់បានជាង ៥០០ ប្រភេទ
Glacier
robot ຈັດຮຽງ AI ក្នុងរោងចັກកែច្នៃ ព្រមទាំងបំប្លែងកាកសំណល់ទៅជាទិន្នន័យដែលអាចវិភាគបាន
Wildlife Insights
វេទិកាសត្វព្រៃសម្រាប់សម្គាល់រូបថតកាមេរ៉ាអ៊ីនហ្វ្រారెដដោយស្វ័យប្រវត្ត ច្រោះរូបថតរាប់ពាន់សន្លឹកក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាທີ
Rainforest Connection
ប្រើប្រាស់ AI ផ្នែកជីវៈ acoustics ដើម្បីការពារប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី ដោយផ្ដល់ដំណឹងបន្ទាន់ពេលឮសំឡេងរណារយន្តក្នុងព្រៃ