ShipSense

ShipSense створив новий спосіб посилення даних синтетичними зображеннями за допомогою уточненого типу штучного інтелекту, що називається Stable Diffusion. Це дозволяє їм точніше виявляти та локалізувати кораблі з супутникових зображень за допомогою штучно створених зображень. Вони також створили панель для зацікавлених сторін для моніторингу перевидобування риби та виявлення плям активності темних суден, проаналізувавши більше ніж 55 000 записів радарів AIS.

Виявлення перевидобування риби за допомогою моделей штучного інтелекту може бути важким через високу незбалансованість класів. Є менше позитивних прикладів кораблів на воді порівняно з великою кількістю негативних прикладів плям води без кораблів. Генеративно-суперечливі мережі (GAN) використовуються для створення синтетичних даних, але для навчання нормальної моделі потрібно близько 50 000 зображень вибірки. ShipSense зміг за допомогою Stable Diffusion створити реалістичні синтетичні зображення, використовуючи лише 68 початкових зображень.