פעלד ריקאַנאַסאַנס פֿאַר קאָנטראָלירונג די שטאַט פון סויבינז אין די צווישן פון זומער - יגזאָסטינג, אָבער נייטיק אַרבעט ווען רימוווינג נייַ ווערייאַטיז.
ברידערז האָבן צו וואַנדערן טעגלעך אונטער די סקאָרטשינג זון אין קריטיש פּיריאַדז פון די גראָוינג צייַט צו געפֿינען געוויקסן ווייַזונג דיזייעראַבאַל פֿעיִקייטן אַזאַ ווי פרי רייפּאַפּאַן פון פּאָדס. אָבער, אָן די געלעגנהייט צו אָטאַמייט דיטעקשאַן פון די וואונדער, סייאַנטיס קענען נישט פּרובירן ווי פילע זייטלעך ווי זיי וואָלט ווי צו פאַרגרעסערן די צייט צו עלימינירן נייַ ווערייאַטיז צו עלימינירן נייַ ווערייאַטיז אין די מאַרק.
אין די נייַע לערנען אוניווערסיטעט, סייאַנטיס פאָרויסזאָגן די צייט פון די מאַטשוראַטיאָן פון סויבינז ין צוויי טעג ניצן בילדער פון דראָנעס און קינסטלעך סייכל, וואָס זייער פאַסילאַטייץ.
"די אַסעסמאַנט פון די פּאָד צייַטיקייַט ריקווייערז אַ פּלאַץ פון צייט און דאָ עס איז אָפט מעגלעך צו מאַכן אַ גרייַז, ווייַל דעם אפשאצונג סיסטעם איז באזירט אויף די קאָליר פון די פּאַד, און עס איז אַ ריזיקירן פון ינקערעקטאַנטלי באַשליסן עס," זאגט ניקאַלאַס מארטין , מיטאַרבעטער פּראָפעסאָר פון די דעפּאַרטמענט פון קריידזשינג אין יללינאָיס און די מיטאַרבעטער פון דעם לערנען. "פילע געפרוווט צו נוצן סנאַפּשאַץ פון דראָנעס צו אַססעסס צייַטיקייַט, אָבער מיר זענען דער ערשטער צו געפֿינען אַ פּינטלעך וועג צו טאָן דאָס."
Rodrigo טרעוויזאַן, אַ דאָקטאָראַל תּלמיד ארבעטן מיט מארטין, געלערנט קאָמפּיוטערס צו דעטעקט קאָליר ענדערונגען אויף בילדער פון דראָנעס געזאמלט אין פינף טריאַלס, דריי גראָוינג צייַט און צוויי לענדער. עס איז וויכטיק צו טאָן אַז קאָמפּיוטערס זענען ביכולת צו באַטראַכטן און טייַטשן אפילו די "שלעכט" בילדער.
"לאָמיר זאָגן מיר וועלן צו זאַמלען בילדער יעדער דריי טעג, אָבער אַמאָל די וואלקנס דערשייַנען אָדער עס ריינז, וואָס אַפעקץ די קוואַליטעט פון די בילדער. אין די סוף, ווען איר באַקומען דאַטן פֿאַר פאַרשידענע יאָרן אָדער פֿון פאַרשידענע ערטער, זיי וועלן אַלע קוקן אַנדערש פון די פונט פון מיינונג פון די נומער פון בילדער, ינטערוואַלז און אַזוי אויף. די הויפּט כידעש מיר האָבן דעוועלאָפּעד איז ווי מיר קענען נעמען אין חשבון אַלע די אינפֿאָרמאַציע באקומען. אונדזער מאָדעל אַרבעט געזונט קיין ענין ווי אָפט די דאַטע איז געגאנגען, "זאגט טרעוויזאַן.
טרעוויסאַן געוויינט דעם טיפּ פון קינסטלעך סייכל, גערופֿן טיף קאַנטראָודאַנאַל נוראַל נעטוואָרקס (CNN). ער זאגט אַז CNN איז ווי אַ וועג צו וועמען די מענטשלעך מאַרך לערנט צו טייַטשן די קאַמפּאָונאַנץ פון בילדער - קאָליר, פאָרעם, געוועב - דאָס איז, די אינפֿאָרמאַציע באקומען פון אונדזער אויגן.
"קן דיטעקט קליין ענדערונגען אין קאָליר, חוץ פארמען, געמארקן און טעקסטשערז. פֿאַר אונדז, די מערסט וויכטיק איז קאָליר. אָבער די מייַלע פון קינסטלעך סייכל, וואָס מיר געוויינט, איז אַז עס וואָלט זיין גאַנץ פּשוט צו נוצן די זעלבע מאָדעל צו פאָרויסזאָגן אן אנדער כאַראַקטעריסטיש, אַזאַ ווי טראָגן אָדער שפּאַן. אַזוי, אַז מיר האָבן די מאָדעלס, מענטשן זאָל זיין פיל גרינגער צו נוצן די זעלבע סטראַטעגיע צו מקיים פילע אנדערע טאַסקס, "דערקלערט טרעוויזאַן.
ססיענטיסץ זאָגן אַז טעכנאָלאָגיע וועט זיין נוציק אין ברידינג געשעפט קאָמפּאַניעס.
"מיר האָבן סעקטאָראַל פּאַרטנערס וואָס אנטייל אין דעם לערנען וואָס וואָלט באשטימט ווילן צו נוצן עס אין די קומענדיק יאָרן. און זיי געמאכט אַ זייער גוט, וויכטיק צושטייַער. זיי געוואלט צו מאַכן זיכער אַז די ענטפֿערס זענען באַטייַטיק פֿאַר פעלד ברידערז וואָס מאַכן דיסיזשאַנז טשוזינג געוויקסן און פֿאַר פאַרמערס, "האט ניקאַלאַס מארטין.
(מקור: Fortario.com. פאָטאָ: Getty בילדער).