[PeterWeiss]

#codzienneainews SI w kenijskim rolnictwie; LLM of Fujitsu; Diagnostyka AI; Już nigdy się nie zgubisz z Revisit Anything

• [1] Kenijscy rolnicy wykorzystują SI do zwiększenia plonów
Drobni rolnicy w Kenii coraz częściej adoptują narzędzia oparte na SI, aby zwiększyć plony. Aplikacje takie jak Virtual Agronomist i PlantVillage pomagają rolnikom podejmować decyzje dotyczące stosowania nawozów i zwalczania szkodników. W artykule bliżej nieokreśleni naukowcy o strzegają przed nadmiernym poleganiem na tych narzędziach, wskazując na potencjalną utratę tradycyjnych praktyk rolniczych. Lecz kilka akapitów dalej czytamy:
"Przed wdrożeniem Virtual Agronomist Selim po prostu stosował nawozy, korzystając z >wiedzy, którą ma każdy rolnik<, stosując różne rodzaje nawozów w różnych porach roku, nie znając stanu gleby."
Widać tu jak na dłoni, że te "tradycyjne praktyki rolnicze" są albo kiepskie, albo już dawno zostały utracone i zastąpiono je "chłopskim rozumem". Appki jak te dwie wyżej wypełniają lukę pozostawioną przez malejącą liczbę doradców rolnych w Kenii.

• [2] Fujitsu wydało swój LLM - "Takane"
Fujitsu wydało swój LLM "Takane" zaprojektowany do użytku korporacyjnego w bezpiecznych środowiskach prywatnych. Opracowany we współpracy z Cohere Inc. jest skrojony pod japoński rynek i język. Opiera się na dobrze znanym modelu Command R+.

• [3] Qure.ai rewolucjonizuje radiologię dzięki diagnostyce wspieranej przez AI
Qure.ai pochwaliło się właśnie, że pozyskało 65 milionów dolarów od inwestorów, co pozwoli na rozwój modeli AI i poprawę opieki nad pacjentami poprzez integrację AI z innymi danymi medycznymi. Obecnie firma przetwarza rocznie ponad 10 milionów skanów w 90 krajach. Ich systgem potrafi szybko analizować obrazy medyczne, takie jak rentgeny, tomografie komputerowe i rezonanse magnetyczne, identyfikując choroby, takie jak gruźlica, rak płuc i udar. Technologia ta jest szczególnie istotna w regionach z ograniczonymi zasobami medycznymi, np. na Filipinach, gdzie czas diagnozy gruźlicy został skrócony do zaledwie 30 sekund. I jest lepsza w detekcji niż ludzie.

• [4] Revisit Anything: Innowacyjna technologia rozpoznawania wizualnego identyfikuje miejsca na podstawie przesłanych obrazów
Zespół badawczy z Indii i Australii stojący za technologią "Revisit Anything" zaprezentował nową metodę rozpoznawania miejsc na podstawie obrazów, która umożliwia identyfikację lokalizacji poprzez przesłanie zdjęcia. System łączy zaawansowane modele takie jak SAM (Segment Anything Model) i DINO (Self-Distillation with No Labels), aby poprawić wydajność odzyskiwania segmentów obrazu i precyzyjnie rozpoznać miejsca. Przetestowany na zestawach danych, takich jak Baidu, VPAir i 17places, oferuje łatwość obsługi. Użytkownicy mogą wyodrębnić cechy za pomocą modeli DINO lub SAM, a następnie uzyskać dokładne wyniki.

#ainews #sztucznainteligencja #gruparatowaniapoziomu

[PeterWeiss]

Odnośniki:
[1]
https://www.theguardian.com/world/2024/sep/30/high-tech-high-yields-the-kenyan-farmers-deploying-ai-to-increase-productivity

[2]
https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2024/0930-01.html