Использование Claude для защиты китов 🐋
Anthropic выпустили новый шоу-кейс. Сиднейский университет вместе с Accenture используют Claude для анализа акустических данных китов.
Суть проекта в том, что под водой установлены микрофоны (гидрофоны), которые записывают звуки. Раньше эти записи анализировали вручную, что занимало около двух недель. Теперь же они создали систему на основе Claude, которая делает это в реальном времени.
Технические детали:
◾️ Система комбинирует два типа AI – CNN для первичной обработки и Claude для продвинутого анализа
◾️ Звуковые записи конвертируются в спектрограммы (визуальные паттерны звука)
◾️ Точность определения китов достигает 89.4% (для сравнения, старые методы давали только 76.5%)
◾️ Система может обнаруживать китов в радиусе 5 километров от гидрофона
Интересный момент: система анализирует тысячи километров североамериканского побережья и обрабатывает сотни тысяч акустических записей ежегодно. Представьте себе объём данных – это как прослушать все подкасты мира, только под водой 🎧
Что интересно с технической точки зрения:
Использовали transfer learning (дообучение на датасете), что позволило обучить модель на относительно небольшом датасете (что критично, т.к. размеченных данных по морским животным очень мало)
Claude используется именно для анализа визуальных данных (спектрограмм), а не самого звука
Система работает в реальном времени, что позволяет быстро реагировать на появление китов
Кстати, раньше китов отслеживали через физические метки и ловушки. По сути, этот проект – первый случай полностью неинвазивного мониторинга китов в таком масштабе.
Практическое применение:
◾️ Перенаправление морского трафика если киты поблизости
◾️ Приостановка буровых работ
◾️ Корректировка зон рыбной ловли
Небольшой факт: каждый год тысячи китов погибают от столкновений с кораблями. Эта система может реально помочь снизить эти цифры.
В будущем команда планирует расширить систему для распознавания других морских животных через multiclass classification.
👆 Интересно, но это один из немногих кейсов, где AI реально помогает сохранить жизни, а не просто оптимизирует какие-то бизнес-процессы.
Anthropic выпустили новый шоу-кейс. Сиднейский университет вместе с Accenture используют Claude для анализа акустических данных китов.
Суть проекта в том, что под водой установлены микрофоны (гидрофоны), которые записывают звуки. Раньше эти записи анализировали вручную, что занимало около двух недель. Теперь же они создали систему на основе Claude, которая делает это в реальном времени.
Технические детали:
◾️ Система комбинирует два типа AI – CNN для первичной обработки и Claude для продвинутого анализа
◾️ Звуковые записи конвертируются в спектрограммы (визуальные паттерны звука)
◾️ Точность определения китов достигает 89.4% (для сравнения, старые методы давали только 76.5%)
◾️ Система может обнаруживать китов в радиусе 5 километров от гидрофона
Интересный момент: система анализирует тысячи километров североамериканского побережья и обрабатывает сотни тысяч акустических записей ежегодно. Представьте себе объём данных – это как прослушать все подкасты мира, только под водой 🎧
Что интересно с технической точки зрения:
Использовали transfer learning (дообучение на датасете), что позволило обучить модель на относительно небольшом датасете (что критично, т.к. размеченных данных по морским животным очень мало)
Claude используется именно для анализа визуальных данных (спектрограмм), а не самого звука
Система работает в реальном времени, что позволяет быстро реагировать на появление китов
Кстати, раньше китов отслеживали через физические метки и ловушки. По сути, этот проект – первый случай полностью неинвазивного мониторинга китов в таком масштабе.
Практическое применение:
◾️ Перенаправление морского трафика если киты поблизости
◾️ Приостановка буровых работ
◾️ Корректировка зон рыбной ловли
Небольшой факт: каждый год тысячи китов погибают от столкновений с кораблями. Эта система может реально помочь снизить эти цифры.
В будущем команда планирует расширить систему для распознавания других морских животных через multiclass classification.
