Fei Fang (Harvard University) er\u00f6ffnete die Talk Session 4 („Computational Sustainability“) beim AAAI Spring Symposium „AI for Social Good“ auf interaktive Weise, indem sie viele Fragen stellte und Antworten aus dem Auditorium einholte. Jennifer Sleeman begann die Vortragsreihe mit „Machine Learning the Temporal Evolution of Climate Change Assessment Research Using Dynamic Topic Models and Cross-Domain Divergence Maps“ (Paper zusammen mit Milton Halem, Tim Finin und Mark Cane). Einen Bezug zur Tierwelt schuf wiederum Jason Parham (Paper „Animal Population Censusing at Scale with Citizen Science and Photographic Identification“ mit Jonathan Crall, Charles Stewart u.a.). Er stellte invasive (etwa \u00fcber Chips) und passive Verfahren (etwa \u00fcber Kameras, auch von B\u00fcrgern und Touristen) der Tierz\u00e4hlung gegen\u00fcber. Zhiyu Wan pr\u00e4sentierte „Game Theory Can Expand Access to Genomic Data While Promoting Privacy“ (Co-Autoren sind Yevgeniy Vorobeychik, Weiyi Xia u.a.). Er ging u.a. auf das Risiko f\u00fcr die Privacy ein. Sara Marie Mc Carthy trug zum Projekt „PAWS-LITE: Extending the Deployment of Game Theoretic Applications for Environmental Crime Prevention“ vor, an dem neben ihr noch Milind Tambe und Chris Hallam beteiligt sind. PAWS wird in Uganda und Malaysia gegen Wilderei eingesetzt; es ist erfolgreich, aber sehr aufwendig. PAWS-LITE ist eine „light-weight Game Theoretic Application“. Neetu Pathak schloss den Vormittag mit „Understanding Social Media\u2019s Take on Climate Change through Large-Scale Analysis of Targeted Opinions and Emotions“ (Co-Autoren Michael Henry und Svitlana Volkova) ab. User wurden nach pers\u00f6nlichen und nichtpers\u00f6nlichen unterschieden, zudem nach Geschlecht, Alter etc. klassifiziert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Fei Fang (Harvard University) er\u00f6ffnete die Talk Session 4 („Computational Sustainability“) beim AAAI Spring Symposium „AI for Social Good“ auf interaktive Weise, indem sie viele Fragen stellte und Antworten aus dem Auditorium einholte. Jennifer Sleeman begann die Vortragsreihe mit „Machine Learning the Temporal Evolution of Climate Change Assessment Research Using Dynamic Topic Models and Cross-Domain … <\/p>\n