Quiz dotyczący sztucznej inteligencji w monitorowaniu ochrony dzikiej przyrody

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Dlaczego sztuczna inteligencja jest szczególnie przydatna w projektach ochrony fotopułapek?
   • Kamery generują znacznie więcej obrazów, niż człowiek jest w stanie ręcznie przejrzeć
   • Aparaty potrzebują sztucznej inteligencji, aby robić zdjęcia w nocy
   • Sztuczna inteligencja sprawia, że kamery są tańsze w produkcji
   • Zwierzęta pojawiają się w kamerze tylko wtedy, gdy działa sztuczna inteligencja
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. Na czym polega „ponowna identyfikacja” poszczególnych zwierząt?
   • Obroże GPS na każdym zwierzęciu
   • Poproś strażników, aby zapamiętali każde zwierzę
   • Dopasowywanie unikalnych oznaczeń przy użyciu wyuczonych osadzań
   • Malowanie numerów na zwierzętach
4. W jaki sposób system Rainforest Connection pomaga w walce z nielegalnym pozyskiwaniem drewna?
   • Sadzi nowe drzewa automatycznie
   • Blokuje drogi do lasu
   • Codziennie fotografuje każde drzewo
   • Wykrywa dźwięki piły łańcuchowej i pojazdu oraz ostrzega strażników w czasie rzeczywistym
5. Dlaczego uczenie się transferowe jest powszechne w modelach wizji dzikiej przyrody?
   • Dzięki temu modele działają dobrze nawet z ograniczoną liczbą obrazów szkoleniowych specyficznych dla gatunku
   • Eliminuje to potrzebę stosowania jakichkolwiek kamer
   • Przenosi zwierzęta pomiędzy siedliskami
   • Działa tylko na zwierzęta domowe
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