Leila Character z University of Texas w Austin brała udział w szkoleniu komputera opartego na uczeniu maszynowym, którego przeznaczeniem jest wyszukiwanie wraków statków. Urządzenie dokonuje tego poprzez analizowanie zdjęć wykonywanych przez samoloty znajdujące się w powietrzu i statki dryfujące po powierzchni.
Modele wykorzystywane przez Character i jej współpracowników cechują się niezwykle wysoką, bo 92-procentową skutecznością. Przetestowane w obrębie Stanów Zjednoczonych i Portoryko, teraz będą mogły (dosłownie) wypłynąć na szersze wody. Interesujący w tym przypadku jest jednak nie tylko aspekt efektywności opisywanego rozwiązania, lecz również wysiłki, jakie doprowadziły do osiągnięcia 92-procentowego progu.
Czytaj też: Tesla i uczenie maszynowe to już nieodłączni partnerzy. Po co tej firmie własne układy?
Przede wszystkim, należy mieć na uwadze, że dla komputera pewne rzeczy – nawet zupełnie oczywiste z naszej perspektywy – są kompletnie nieznane. W efekcie maszynę trzeba nauczyć, jak wygląda wrak statku, jak wygląda dno oceanu oraz jak odróżnić pozostałości statków od naturalnych elementów topografii mórz i oceanów. Pomocny był w tym przypadku fakt, iż amerykańska National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) posiada dostęp do ogromnej bazy zdjęć. Zalicza się do nich zarówno fotografie wraków, jak i obrazy sonarowe i lidarowe dna.
Wraki statków są wykrywane przez komputery z 92-procentową skutecznością
I choć znajdowanie wraków może nam dostarczyć kluczowych informacji na temat naszych przodków, to tego typu przedsięwzięcia nie należą do tanich. Nic więc dziwnego, że naukowcom zależało na znalezieniu sposobu, który umożliwiłby im szybsze i tańsze lokalizowanie uszkodzonych statków. Przy okazji nietrudno sobie wyobrazić scenariusz, w którym opracowana technologia – po odpowiednim szkoleniu – posłuży do identyfikowania innych rodzajów obiektów, zarówno pod wodą jak i na powierzchni.
Czytaj też: Niezwykły wrak statku odnaleziony w zatopionym mieście Heraklejon
Jak przyznaje badaczka, równolegle pracuje ona nad kilkoma projektami opartymi na uczeniu maszynowym. Wszystkie są ze sobą w pewnym stopniu powiązane, a ostatecznym celem jest stworzenie modelu, który umożliwiałby szybkie przełączanie się pomiędzy lokalizowaniem różnych rodzajów obiektów archeologicznych. Jednym z aspektów badań Character jest poszukiwanie starożytnych struktur archeologicznych budowanych przez Majów. Jest to szczególnie interesujące, gdy przypomnimy, że zaledwie dwa dni temu pisaliśmy o podziemnych strukturach w pobliżu miasta Majów, które uciekały przed wzrokiem archeologów przez około 70 lat.
