Mašinskim učenjem protiv zvučnog zagađenja
Naučnici treniraju algoritme mašinskog učenja da prepoznaju različite zvukove u okviru gradskih sredina, budući da su gradovi među najbučnijim mestima na planeti, te doprinose ukupnom zvučnom zagađenju koje utiče na čitave ekosisteme.
Naučnici veruju da senzori, veštačka inteligencija i grupa volontera mogu da doprinesu rešavanju ovog problema, te Sounds of New York City već pruža mogućnost preslušavanja audio klipova koji traju po 10 sekundi, a kako bi se identifikovali zvukovi koje su senzori zabeležili. Onima koji slušaju ponuđen je i spisak zvukova na kojem se nalaze opcije poput psećeg laveža, zvuka automobilskih motora, te druge, sa kojeg biraju one zvukove koje čuju na snimku. Nakon toga se rezultati upita otpremaju u algoritme koji tako uče da bolje prepoznaju izvore buke.
Glavni cilj ovog projekta je borba protiv zvučnog zagađenja, te je sledeći korak kreiranje dodatnih alata koji bi u tome pomogli. Zvučno zagađenje se obično zanemaruje, te se zaboravlja da utiče na zdravlje građana, kvalitet sna, sluh, probleme u učenju, a ima i ekonomske posledice. Sounds of New York City se, kako samo ime kaže, fokusira na Njujork, ali bi ovaj model mogao da se primeni i na druge gradove kako bi se svet učinio tišim i prijatnijim za život.
Izvor: The Verge
