ShipSense

Überfischung ist ein massives Problem, das die globalen Ökosysteme stört und Hunderte von Arten vor dem Aussterben bedroht. ShipSense ist ein Projekt, das sich diesem Problem mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Satellitenbildern annimmt.

Das Problem

Überfischung ist ein gravierendes Problem, das jährlich mehr als 200 Milliarden Fische betrifft. Die meisten Fischereien sind überauspült oder zusammengebrochen, und trotz vieler verbalen Zusagen zur nachhaltigen Fischerei wird immer noch ein Fünftel aller Fische illegal gefangen.

Die Lösung

ShipSense verwendet eine neuartige Methode der synthetischen Bildgenerierung mit Hilfe von Stable Diffusion, einem populären text-to-image-AI-Modell. Diese Methode ermöglicht es, realistische synthetische Bilder von Schiffen zu generieren, basierend auf relativ wenigen Eingaben. Das Team von ShipSense konnte mit nur 68 Originalbildern hochrealistische synthetische Bilder erzeugen.

Diese synthetischen Bilder werden dann verwendet, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, das Schiffe auf Satellitenbildern mit einer Genauigkeit von 96% erkennen kann. Das Team hat auch eine globale Karte und ein Hotspot-Dashboard entwickelt, das Regierungen ermöglicht, Echtzeit-Satellitenbilder zu analysieren, verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen.

Die Technologie

ShipSense verwendet eine Kombination von Stable Diffusion und Convolutional Neural Networks (CNNs), um Schiffe auf Satellitenbildern zu erkennen. Die Stable-Diffusion-Methode ermöglicht es, synthetische Bilder zu generieren, die realistisch genug sind, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren.

Die Auswirkungen

Das ShipSense-Projekt hat das Potenzial, die Überfischung zu reduzieren und die globalen Ökosysteme zu schützen. Die Technologie kann auch in anderen Bereichen eingesetzt werden, in denen es an Daten mangelt.

Fazit

ShipSense ist ein beeindruckendes Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz und Satellitenbilder verwendet werden können, um komplexe Probleme wie die Überfischung zu lösen. Die neuartige Methode der synthetischen Bildgenerierung mit Hilfe von Stable Diffusion hat das Potenzial, in vielen anderen Bereichen eingesetzt zu werden, in denen es an Daten mangelt.