В значительном признании ее новаторских достижений на пересечении искусственного интеллекта и глобальной устойчивости, Ханна ядра получил 2025 год Национальный научный фонд Награда преподавателей раннего развития карьеры (карьера).
Кернер – доцент кафедры компьютерных наук и инженерии в Школа вычислительной и дополненной интеллектачасть Ира А. Фултон Школы инженерии в Университете штата Аризона. Новая награда поддерживает ее усилия по революции подходов к машинному обучению для данных о спутниковом дистанционном зондировании – работа, которая может изменить то, как мы отслеживаем, понимаем и заботятся о нашей планете.
Поскольку спутники вращаются на земле, они собирают тонны данных, включая все, от фотографий пейзажей до измерений тепла, влаги и растительности. Поскольку эти данные захватываются, не касаясь земли, это называется дистанционным зондированием. Ученые используют эту информацию для изучения таких вещей, как погодные условия, здоровье урожая, вырубка лесов и повреждение стихийных бедствий. Эти данные могут помочь нам понять, что происходит на планете, особенно в местах, которые мы не можем легко достичь.
Команда в лаборатории Kerner решает одну из самых больших задач в этой области: преодоление критического разрыва между ошеломляющим количеством и сложностью данных, полученных спутниками, и нашей нынешней способностью использовать эту информацию значимыми и социально полезными способами.
«Спутниковые данные дистанционного зондирования невероятно мощные, но большинство моделей машинного обучения относятся, как будто они ничем не отличаются от стандартных фотографий», – говорит Кернер. «Этот подход просто не работает, когда вы пытаетесь проанализировать сложную планету, которая постоянно меняется».
При поддержке Национального научного фонда Кернер и ее команда разрабатывают новые инструменты ИИ и машинного обучения, чтобы упростить использование спутниковых данных и более точные, даже в незнакомых или быстро меняющихся средах.
В основе проекта лежат три передовых алгоритма, которые по существу представляют собой пошаговые инструкции, которые компьютеры следуют для решения проблем или принятия решений на основе данных. Эти алгоритмы помогут компьютерам лучше понять и интерпретировать сложную информацию, собранную спутниками, такие как изображения сельхозугодий, лесов и береговых линий. Команда также создаст платформу для тестирования, чтобы увидеть, насколько хорошо их инструменты применяются в новых регионах или условиях.
Одним из самых захватывающих инноваций называется «картирование с нулевым выстрелом».
Этот новый алгоритм позволит обучать системы машинного обучения без необходимости большого количества данных с ручным маркировкой, а также позволит пользователям задавать вопросы на простом языке. Цель состоит в том, чтобы создать инструменты, которые открывают дверь для ученых, фермеров, политиков и других людей по всему миру, чтобы использовать спутниковое понимание практического использования без необходимости опыта ИИ.
Карта, созданная областями мировой исследовательской группы, иллюстрирует пахотные земли в сельской Камбодже. Во главе с Кернером команда использует ИИ для картирования мировых полей, объединяя спутниковые изображения и понимание машинного обучения. Проект направлен на улучшение продовольственной безопасности и предоставление лучших инструментов для управления цепочками поставок. Фото любезно предоставлено областями мира
От карьерного воздействия до карьерного воздействия
Этот новый проект отмечает следующий шаг в быстро растущей, высокой карьере Кернера.
Например, в Поля мира Проект, Кернер возглавляет исследовательскую группу благодаря разработке моделей искусственного интеллекта, которые анализируют спутниковые образы для обнаружения пахотных земель и рисования поля – важный шаг для улучшения сельскохозяйственного мониторинга и планирования. Поддерживается Тейлор геопространственный двигатель и Microsoft’s AI для хорошей лабораторииКоманда уже дала открытые доступные данные, которые используются во всем мире.
«Почти каждый аспект сельского хозяйства улучшается, когда у нас есть цифровая карта мировых областей», – говорит Кернер. «Наша цель состоит в том, чтобы заполнить пробелы, где нет данных, что означает обучение систем искусственного интеллекта для распознавания того, как выглядит поле, даже в регионах с небольшим количеством меченых информации».
Чтобы сделать это, Команда должна была вводить новшестваПолем Их проект сравнивает снимки, сделанные во время сезонов посадки и сбора урожая для обнаружения изменений с течением времени, метод, который позволяет их системам ИИ научиться определять формы и границы сельхозугодий.
Философия AI-Al-All в Кернере уже добралась до Мауи, где применяется ее команда Подобные спутниковые инструменты искусственного интеллекта поддержать местных фермеров. Через Ниже Каскал содержитсяее лаборатория разделяет понимание с производителями с помощью простого для чтения информационного бюллетеня, заполненного спутниковыми данными о количестве осадков, влажности почвы и даже руководства по посадке лунной посадки.
Ее карьерный проект расширит эти сильные партнерские отношения с общественностью. В рамках образовательной инициативы под названием ИИ для ʻina, Кернер и ее команда сотрудничают с общинами в округе Мауи, чтобы предоставить культурно обоснованное образование искусственного интеллекта для студентов на Гавайяхʻя. Программа предоставит практические, местные возможности для обучения для студентов средней школы, средней школы и общественных колледжей.
«Речь идет о том, чтобы сделать ИИ полезным для всех, не только в лаборатории, но и в области и в наших сообществах», – говорит Кернер.
Кернер работает с исследователями в Центре De Suivi Ecologique в Дакаре, Сенегал. В июне прошлого года, в рамках проекта NASA Servir West Africa, она руководила представлением о том, как ученые могут превратить спутниковые карты в полезные знания. Семинар был частью ее постоянных усилий по построению глобальных отношений, которые могут помочь местным сообществам извлечь выгоду из достижений ИИ. Фото любезно предоставлено Кевином Хорном/НАСА
Глобальные проблемы, местные решения
Будущее видение Кернера не просто раздвигает границы. Это переопределяет их. Разрабатывая инструменты машинного обучения, которые могут адаптироваться к изменению географии, языков и среды, она – строительные системы, которые не только более интеллектуальны, но и более справедливые и доступные.
Через ее сотрудничество с Урожай НАСА и НАСА АКРЫи в ее роли преподавателя в АГУ Центр глобальных наук об открытиях и охране природыКернер хорошо подходит, чтобы перевести свое исследование на немедленное реальное воздействие. Эти сотрудники охватывают национальные усилия по продовольственной безопасности до сельскохозяйственной поддержки на уровне общин, гарантируя, что инновации ее лаборатории не просто технически сложны, но и глубоко человеческие.
Росс МакежевскийДиректор Школы компьютерных и дополненных интеллекта говорит, что Кернер готова расширить свой эффективный охват еще дальше.
«Награда за карьеру NSF является важной вехой и сильным одобрением как достижений Ханны, так и ее видения на будущее», – говорит он. «Она не только продвигает исследования ИИ, но и делает это таким образом, чтобы непосредственно приносит пользу людям и сообществам. Эта награда усилит ее способность оказывать реальное и длительное влияние».
С наградой и растущим списком эффективных проектов, Кернер доказывает, что когда ИИ отвечает потребностям человека, результаты могут быть необычными.
Для Кернера это больше, чем просто алгоритмы.
«Речь идет о том, чтобы у людей была еда на столе. Речь идет о предоставлении сообществам инструментов, которые им нужны, чтобы процветать. И речь идет о том, чтобы сделать технологию чем -то, что работает для всех, а не только для людей, которые его создают», – говорит она.
#Карьера #на #орбите #ASU #News
Продолжение темы
