Forscher der University of Massachusetts Amherst haben ein KI-Tool namens DISCount entwickelt, das beschädigte Gebäude in Krisengebieten schnell erkennen und die Größe von Vogelschwärmen präzise schätzen kann. Das Framework kombiniert die Geschwindigkeit und Datenauswertungskraft von künstlicher Intelligenz mit der Zuverlässigkeit menschlicher Analyse, um verlässliche Schätzungen zu liefern, die bestimmte Merkmale aus sehr großen Bildersammlungen schnell erfassen und zählen können. Die Forschung, veröffentlicht in den Proceedings der AAAI-Konferenz für Künstliche Intelligenz, wurde vom Verband für den besten Beitrag in einem AI für sozialen Einfluss ausgezeichnet.
Das Team von Computerwissenschaftlern, bestehend aus Subhransu Maji, Gustavo Pérez und Dan Sheldon, reagierte auf zwei getrennte Probleme, nämlich die Erkennung von beschädigten Gebäuden in Krisengebieten und die genaue Schätzung der Größe von Vogelschwärmen. Durch die Nutzung bereits vorhandener KI-Computer-Vision-Modelle analysiert DISCount sehr große Datensätze, um einen kleineren Satz auszuwählen, den ein menschlicher Forscher genauer überprüfen kann. Dies ermöglicht eine umfassendere und zuverlässigere Schätzung als mit jedem Ansatz allein.
DISCount bietet eine verbesserte Lösung für das Zählen und Schätzen in großen Bilddatensammlungen. Es nutzt vorhandene AI-Modelle, kombiniert menschliche Handzählungen mit automatisierten Zählungen und bietet eine Vertrauensintervallschätzung für die Forscher. Durch die Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz ist das Tool schneller, umfassender und zuverlässiger als herkömmliche Methoden. Die Rahmenbedingungen von DISCount machen es kompatibel mit einer Vielzahl von Computer-Vision-Modellen und ermöglichen es Forschern, den idealen AI-Ansatz für ihre spezifischen Bedürfnisse zu wählen.