터키 집계는 AI 기반 드론으로 강화될 수 있다
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칠면조를 추적하는 것은 힘든 일입니다. 더 구체적으로 말하면, 농업 업계의 수백만 마리의 추수감사절 새를 주의 깊게 관찰하는 것은 어렵습니다. 수요 감소에도 불구하고 미국은 2024년에만 약 2억 마리의 칠면조를 사육했습니다. 가축의 건강과 복지를 보장하고 개선하는 것은 오랫동안 상업용 가축 공급업체의 문제였지만 펜실베니아 주립대학교의 연구자들은 새로운 첨단 기술 솔루션을 갖게 될 수도 있습니다. 최근 Poultry Science 저널에 발표된 연구에 따르면, 인공 지능으로 강화된 드론은 곧 대규모 칠면조 집계에 꼭 필요한 도구를
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칠면조를 추적하는 것은 힘든 일입니다. 더 구체적으로 말하면, 농업 업계의 수백만 마리의 추수감사절 새를 주의 깊게 관찰하는 것은 어렵습니다. 수요 감소에도 불구하고 미국은 2024년에만 약 2억 마리의 칠면조를 사육했습니다. 가축의 건강과 복지를 보장하고 개선하는 것은 오랫동안 상업용 가축 공급업체의 문제였지만 펜실베니아 주립대학교의 연구자들은 새로운 첨단 기술 솔루션을 갖게 될 수도 있습니다. 최근 Poultry Science 저널에 발표된 연구에 따르면, 인공 지능으로 강화된 드론은 곧 대규모 칠면조 집계에 꼭 필요한 도구를 제공할 수 있을 것입니다.
상세 분석
데이터 과학자이자 연구 공동 저자인 엔리코 카셀라(Enrico Casella)는 첨부 성명에서 “이 연구는 드론과 AI가 잠재적으로 상업적 생산에서 칠면조 복지를 모니터링하는 효과적이고 노동력이 적게 드는 방법이 될 수 있다는 개념 증명을 제공합니다”라고 말했습니다. 최근 시험에서 팀은 먼저 컬러 비디오 카메라가 장착된 상용 드론을 구입했습니다. 그런 다음 그들은 하루에 4번 공중 보조 장치를 배치하여 5일에서 32일 사이의 칠면조 160마리를 쓸었습니다. 모든 영상을 편집한 후 연구원들은 개별 비디오 이미지 프레임을 검토하고 칠면조의 행동을 수동으로 분류했습니다. 앉고, 서고, 앉고, 먹이를 주고, 펄럭이는 등 새들이 무엇을 하는지 카셀라 팀은 이를 기록했습니다.
정리
거기에서 그들은 이미지를 기반으로 YOLO(You Only Look Once)라는 인기 있는 컴퓨터 비전 학습 모델을 훈련하고 검증했습니다. 최고의 칠면조 훈련을 받은 YOLO 반복은 현재의 모든 행동을 87%의 시간 동안 정확하게 식별했으며, 또한 98%의 시간 동안 작업에 정확하게 레이블을 지정했습니다. 농장의 시야가 복잡하고 역동적인 경우가 많다는 점을 고려하면 결과는 특히 인상적입니다. Casella는 “이 연구는 드론이 장착된 AI 시스템이 칠면조의 행동을 정확하게 감지할 수 있다는 것을 보여줍니다.”라고 결론지었습니다. 추가 조정을 통해 팀은 칠면조 드론이 곧 이미 과중한 업무에 시달리는 근로자에게 도움이 되는 동시에 거의 지속적이며 비침습적인 복지 모니터링을 가능하게 할 것이라고 믿습니다.
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