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A teen, an algorithm and the race to stop poaching

A teen, an algorithm and the race to stop poaching

60-Second Science vor 7 Monaten
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In this episode of Science Quickly, freelance wildlife writer
Melissa Hobson investigates how a 17‑year‑old’s breakthrough
artificial-intelligence-based gunshot detector could transform
antipoaching efforts by giving rangers real-time alerts from deep
inside noisy rainforests. She breaks down why this lightweight
neural network outperforms traditional tools, how it could help
protect critically endangered African forest elephants, and what
conservation scientists say about the future of AI‑driven wildlife
protection. Recommended Reading: Illegal Wildlife Trade Tied to
Drugs, Arms and Human Trafficking How AI Can Help Save Endangered
Species Elephants’ peculiar whiskers help them sense the world
around them E-mail us at sciencequickly@sciam.com if you have any
questions, comments or ideas for stories we should cover! Discover
something new everyday: subscribe to Scientific American and sign
up for Today in Science, our daily newsletter. Science Quickly is
produced by Kendra Pierre-Louis, Fonda Mwangi, Sushmita Pathak and
Jeff DelViscio. This episode was edited by Alex Sugiura, with
fact-checking by Shayna Posses and Aaron Shattuck. Our theme music
was composed by Dominic Smith. Learn more about your ad choices.
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„A teen, an algorithm and the race to stop poaching“

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