Перейти к содержимому
IMOEX 2144.97 0.1%
·Технологии·24 июля 2026 г.

Starlink помогает быстрее находить редких животных в джунглях Колумбии

Starlink помогает быстрее находить редких животных в джунглях Колумбии

Спутниковый интернет помогает проекту Microsoft анализировать тысячи часов записей с помощью искусственного интеллекта

Starlink начала обеспечивать связью проект SPARROW*, созданный в рамках инициативы Microsoft AI for Good Lab.

В удалённых районах Колумбии исследователи используют спутниковый интернет и искусственный интеллект, чтобы ускорить изучение животных и защиту природы.

Главная проблема полевых исследований заключается в огромном объёме данных. Камеры и аудиосенсоры в лесах ежедневно записывают тысячи часов видео и звуков, которые раньше специалисты были вынуждены просматривать вручную. Такой подход занимал месяцы и не позволял быстро реагировать на изменения в поведении животных или угрозы для экосистем.

Компания Starlink обеспечивает связь для проекта SPARROW, который помогает ученым защищать биоразнообразие и открывать новые модели поведения животных в отдаленных районах Колумбии. Ранее на просмотр записей уходили тысячи часов, а теперь исследователи могут получить доступ к данным, обработанным с помощью искусственного интеллекта, для быстрого анализа полученных результатов.

Starlink

Project SPARROW устанавливает датчики в труднодоступных регионах с богатым животным миром, а ИИ анализирует полученные материалы, распознавая виды, необычное поведение и важные экологические сигналы.

Starlink обеспечивает передачу данных из мест, где отсутствует обычная интернет-инфраструктура, соединяя полевые станции с облачными системами анализа. Благодаря этому учёные получают возможность быстрее принимать решения и эффективнее защищать редкие виды.

*Название SPARROW расшифровывается как Solar-Powered Acoustic and Remote Recording Observation Watch (Система наблюдения и акустической записи на солнечной энергии).

Это отрывок статьи. Полную версию читайте на сайте источника по ссылке ниже.

Источник: iXBT