Prueba de monitoreo de IA en la conservación de la vida silvestre

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Por qué la IA es especialmente útil para proyectos de conservación de cámaras trampa?
   • Las cámaras generan muchas más imágenes de las que los humanos pueden revisar manualmente.
   • Las cámaras necesitan IA para tomar fotografías de noche
   • La IA abarata la fabricación de las cámaras
   • Los animales solo aparecen en la cámara cuando la IA está en funcionamiento
2. In an automated forest-wildlife sound-classification workflow, how can a CNN receive the recordings?
   • As GPS coordinates with no audio features
   • As spectrogram images generated from short audio clips
   • As handwritten transcripts from field staff only
   • As RGB images of animal tracks in soil
3. ¿En qué se basa la "reidentificación" de animales individuales?
   • Collares GPS en cada animal
   • Pedir a los guardabosques que memoricen cada animal
   • Emparejar marcas únicas usando incrustaciones aprendidas
   • Pintar números en los animales.
4. ¿Cómo ayuda el sistema Rainforest Connection a combatir la tala ilegal?
   • Planta nuevos árboles automáticamente.
   • Bloquea los caminos hacia el bosque.
   • Fotografía cada árbol a diario.
   • Detecta sonidos de motosierras y vehículos y alerta a los guardabosques en tiempo real.
5. ¿Por qué es común el aprendizaje por transferencia en los modelos de visión de la vida silvestre?
   • Permite que los modelos funcionen bien incluso con imágenes de entrenamiento limitadas y específicas de cada especie.
   • Elimina la necesidad de cámaras.
   • Transfiere animales entre hábitats.
   • Sólo funciona en animales domésticos.
6. What can an edge AI device do in a remote wildlife-monitoring deployment?
   • Guarantee longer battery life regardless of hardware and workload
   • Analyze sensor data on-site, which may reduce raw data transfer depending on system design
   • Identify every species without uncertainty or human review
   • Make acoustic sensors unnecessary in all field studies
7. How can Wildlife Insights AI reduce the manual workload of reviewing camera-trap images?
   • It permanently deletes every image without a species label
   • It identifies every individual animal without human review
   • It can flag blank images so reviewers spend less time sorting photos without animals
   • It replaces camera-trap data with satellite imagery
8. How can passive acoustic monitoring support protection of North Atlantic right whales?
   • It reads the whales’ DNA from underwater video
   • It prevents ships from entering all ocean areas
   • It replaces every visual and ship-based survey
   • Hydrophones detect whale calls, and confirmed detections can trigger vessel slow zones