
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w analizie danych z radarów ornitologicznych i ortofotomap
Wiedza środowiskowa ewoluuje dzięki zaawansowanej analizie obliczeniowej, która przekształca obszerne zbiory danych w strategiczne wnioski. Nasza integracja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) umożliwia zautomatyzowane przetwarzanie złożonych informacji ornitologicznych z niespotykaną dotąd skalą i precyzją.
Automatyzacja przetwarzania danych radarowych eliminująca wąskie gardła
Nasze systemy oparte na AI przeprowadzają detekcję trajektorii, klasyfikację obiektów, eliminację szumów, automatyczne generowanie ścieżek lotu, konwersję współrzędnych radarowych na geograficzne, wizualizację wyników oraz eksport danych kompatybilnych z GIS. Ta automatyzacja pozwala na tworzenie kompleksowych podsumowań tabelarycznych dla raportowania środowiskowego, przy jednoczesnym zachowaniu dokładności analitycznej w ramach rozległych zbiorów danych radarowych.


Fotogrametryczna klasyfikacja gatunkowa usprawnia monitoring morski
Nasza technologia uczenia maszynowego przetwarza obszerne zbiory danych fotogrametrycznych, umożliwiając automatyczną detekcję i klasyfikację ptaków morskich na obszarach badań. Zaawansowana integracja AI wspiera tworzenie obrazów fotogrametrycznych z danych kamer, oblicza wskaźniki jakości danych wynikowych, przeprowadza klasyfikację gatunków i grup gatunkowych, wykrywa ssaki morskie, jednostki pływające i zjawiska naturalne, klasyfikuje wzorce behawioralne oraz generuje kompleksowe podsumowania dla raportów środowiskowych.
Inteligencja obliczeniowa wzmacnia potencjał analityczny
Tam, gdzie tradycyjne przetwarzanie danych ujawnia jedynie wzorce, nasze systemy AI odkrywają powiązane ze sobą zależności, które definiują pełną wiedzę o ekosystemie.
Ten postęp technologiczny przekształca analizę środowiskową z procesów intensywnie bazujących na danych w generowanie strategicznej wiedzy, umożliwiając organizacjom postrzeganie złożoności środowiska z niespotykaną dotąd klarownością i szybkością.