Le Studio d'IA pour le climat de Mila vise à combler l’écart entre la technologie et l'impact afin de libérer le potentiel de l'IA pour lutter contre la crise climatique rapidement et à grande échelle.
Le programme a récemment publié sa première note politique, intitulée « Considérations politiques à l’intersection des technologies quantiques et de l’intelligence artificielle », réalisée par Padmapriya Mohan.
Hugo Larochelle nommé directeur scientifique de Mila
Professeur associé à l’Université de Montréal et ancien responsable du laboratoire de recherche en IA de Google à Montréal, Hugo Larochelle est un pionnier de l’apprentissage profond et fait partie des chercheur·euses les plus respecté·es au Canada.
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Climate change and other anthropogenic factors have led to a catastrophic decline in insects, endangering both biodiversity and the ecosyste… (voir plus)m services on which human society depends. Data on insect abundance, however, remains woefully inadequate. Camera traps, conventionally used for monitoring terrestrial vertebrates, are now being modified for insects, especially moths. We describe a complete, open-source machine learning-based software pipeline for automated monitoring of moths via camera traps, including object detection, moth/non-moth classification, fine-grained identification of moth species, and tracking individuals. We believe that our tools, which are already in use across three continents, represent the future of massively scalable data collection in entomology.
Climate change and other anthropogenic factors have led to a catastrophic decline in insects, endangering both biodiversity and the ecosyste… (voir plus)m services on which human society depends. Data on insect abundance, however, remains woefully inadequate. Camera traps, conventionally used for monitoring terrestrial vertebrates, are now being modified for insects, especially moths. We describe a complete, open-source machine learning-based software pipeline for automated monitoring of moths via camera traps, including object detection, moth/non-moth classification, fine-grained identification of moth species, and tracking individuals. We believe that our tools, which are already in use across three continents, represent the future of massively scalable data collection in entomology.