写于 2017-01-02 01:17:00| 万博官网manbet电脑版| 技术

纽约市周围河流中船只的醒来“你为什么不点击网球场

”卡内基梅隆大学艺术副教授戈兰莱文建议我看一下学校校园的卫星图像

匹兹堡,嵌入Levin最新在线项目Terrapattern的主页“你应该立即看到的是Allegheny县所有网球场最多的补丁”,他说我用可喜的速度点击,我的右手边屏幕上摆满了数十个和几十个网球场 - 单独或成对或成簇的六个,白色的绿色,紫色的绿色,绿色的红色一个混乱的彩色停车场最终混合在一起“现在尝试足球场, “Levin说Terrapattern是第一个用于卫星图像的开放式访问搜索工具选择引人注目的东西 - 一个菜园,一个砾石坑,一个交通圈 - 而Terrapattern会发现其他看起来像盘子,坑或圆圈的东西,查明他们在地图上,并将它们作为可下载的GPS协会(Levin的朋友之一,滑板运动员,已经在使用该网站找到空的游泳池)提供服务.Terrapattern由一个小团队设计,包括Levin,他的几个人学生,艺术家凯尔麦克唐纳和开发商大卫纽伯里它的目的是作为原型“我们的预算,就我们能够承受的计算能力而言,可以搜索大约二千五百平方英里的美国景观,”莱文说

目前,Terrapattern仅限于匹兹堡,旧金山和纽约根据纽伯里的说法,它似乎特别适合寻找游艇码头和桥梁国家军队和情报机构长期以来有能力从上面读取全球景观

冷战开始时,美国政府密切关注海军部署,导弹运动和太空气象现象

在20世纪70年代,美国宇航局成立使用基本信号匹配算法帮助理解数据的巨型大型计算机最近,公司已经开始从卫星图像中提取自己的信息,开发机器学习模型,可以监控零售停车场中的汽车数量美国各地,或浮动盖储罐中的油位(基于其内部阴影的深度)随着Terrapattern,Levin和他的同事们希望公众更容易获得这种信息

影响哈佛人道主义倡议的人类安全和技术信号计划,该计划记录了苏丹的战争罪行,利用人工智能识别和计算了烧毁小屋的视觉特征

非政府组织和学术研究人员开发了类似的工具来定位非法金矿,追踪南极企鹅种群,并揭露丢失的埃及古迹Terrapattern的作品根据相同的概念 - 人工智能应用于卫星图像 - 但具有显着差异而不是设计特定功能的探测器,如通路或企鹅鸟粪,莱文和他的团队专注于使他们的服务开放和可定制来构建它,他们从最常用于图像识别任务的AI类型开始:深度卷积神经网络为了使这种算法有效,需要对许多示例进行训练在ATM上读取检查的神经网络例如,通过在其输入的迭代中显示数千个手写数字,直到它可以将曲线和边缘的某些配置与相应的标签集可靠地匹配,学会了这样做

首先,Terrapattern团队下载了一个开源神经元在ImageNet上预先训练过的网络,这是一个包含数百个类别的超过一百万个图像的数据库但是当他们在卫星照片上设置AI松散时,M cDonald告诉我,它确定了Quonset小屋作为卫生纸和变电站作为海盗船为了熟悉Terrapattern的网络与景观特征而不是日常物品,McDonald转向OpenStreetMap,一种制图师的维基百科,其中数百条街道,河流人类志愿者经过艰苦的标记,公园经过四天的练习,Terrapattern的人工智能 开发了一种强大的方法来读取卫星图像,将其分成小块并将每一块分解成有关形状,颜色,对比度和纹理的信息,然后通过层次的概率和比较将其重新组合成意义,所有这些都在几秒钟内完成

Terrapattern团队将他们的模型上传到一个开源的“模型动物园”,使其成为第一个在卫星图像上训练的人工智能,可以免费使用和适应

由一小部分艺术家和编码员组成的小组合适的三万五千美元,Terrapattern工作得非常好莱文似乎对自己感到惊讶“这实际上是我们想要它做的事情,”他说同时,他补充道,“我们并不确切知道它对Levin有什么好处”希望Terrapattern能让活动家和公民科学家更容易研究他们关心的土地使用问题,但他知道愤世嫉俗者可能会将该网站视为搜索的解决方案o fa问题 - 一个玩具而不是一个工具一个更有安全意识的人可能会怀疑其滥用的可能性“像核电站这样的大事,他们已经在地图上了,”Levin说但是Terrapattern“确实做得很多更容易发现软基础设施 - 像油罐这样的东西“Levin既是艺术家也是工程师,最终它是Terrapattern最成功的艺术品也许同样的卫星给了我们精确制导弹药和远程天气预报将现在激发更多个人问题和见解,重新构建我们对景观的理解同时,有机会了解Terrapattern如何响应人类查询揭示其他事物 - 人工智能分析的偏见和缺点“我们建立了Terrapattern以允许人们搜索世界根据他们如何看待它,“莱文说”但它也使他们与机器所看到的景观对话这只是一个版本y不可思议的经历“

作者:琴獭