Yapay zeka ile güçlendirilmiş uydu görüntüleri ve veri viz gösterge tablosu aracılığıyla aşırı avlanmanın azaltılması.
Herhangi bir nesne için ince ayarlı Kararlı Difüzyon kullanarak yeni birkaç çekimlik sentetik görüntü verisi artırma yöntemi. ShipSense, gemilerin gerçekçi sentetik görüntü verilerini oluşturmak için özel Kararlı Difüzyon kullandı ve uydu görüntülerinden gemileri tespit etmek ve bulmak için bir konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN’ler) eğitti. Ayrıca paydaşların aşırı avlanmayı izlemesi için bir veri görselleştirme platformu oluşturdular. Bu platformu geliştirmek için, 55.000’den fazla AIS radar kaydını inceleyerek şüpheli karanlık gemi faaliyetlerinin birkaç sıcak noktasını belirlediler.
İnsanlar daha önce aşırı avlanmayı tespit etmek için yapay zeka modelleri oluşturmaya çalışmış olsa da, yüksek sınıf dengesizliği nedeniyle doğruluk zayıftı. Gemisiz su parçalarının sonsuz olumsuz örneklerine kıyasla su üzerinde çok az olumlu gemi örneği vardır. Araştırmacılar GAN’ları başka amaçlarla sentetik veri üretmek için kullanmışlardır. Ancak, iyi bir GAN’ı eğitmek için yaklaşık 50.000 örnek görüntü gerekir. En büyük uydu gemi veri setinde yalnızca ~2.000 örnek bulunmaktadır.
Popüler bir metinden görüntüye yapay zeka modeli olan Kararlı Difüzyon’un (SD), nispeten az sayıda girdiye dayalı olarak gemilerin sınırsız sentetik görüntü verilerini oluşturmak için yeniden kullanılabileceğini fark ettiler. Sadece 68 orijinal görüntü kullanarak son derece gerçekçi sentetik görüntüler elde etmeyi başardılar.