Google оголосила про відкриття коду моделі SpeciesNet для публічного використання, що значно підвищує ефективність досліджень видів ученими. У співпраці з Wildlife Insights ця модель вже здатна точно розпізнавати понад 2500 видів ссавців по всьому світу. Ця технологія штучного інтелекту не лише звільняє науковців від рутини ручного відбору, а й за допомогою точного аналізу зображень відкриває нові можливості для збереження життя на Землі.
Що таке Google SpeciesNet?
SpeciesNet — це відкритий проект штучного інтелекту від Google, натренований автоматично розпізнавати близько 2500 видів ссавців, птахів і рептилій. Все більше організацій і наукових установ використовують цю модель для досліджень з охорони природи. Вперше вона була запущена у 2019 році, а рік тому Google зробила її безкоштовним відкритим інструментом. Зараз дослідницькі групи використовують цю модель для аналізу та обробки зібраних зображень. SpeciesNet може розпізнавати види з різних ракурсів і при різному освітленні, навіть якщо на знімку видно лише частину тіла тварини.
Як працює SpeciesNet?
SpeciesNet працює у хмарному середовищі Google. Вона допомагає користувачам Wildlife Insights позначати зображення, а кожне підтверджене позначення може слугувати для подальшого навчання моделі. Wildlife Insights — це спільнота, яка зберігає понад 200 мільйонів позначених зображень.
SpeciesNet вирішує головну проблему традиційної охорони природи — швидкість обробки даних.
Основні характеристики:
Масове розпізнавання: здатна ідентифікувати близько 2500 видів ссавців, птахів і рептилій.
Висока точність: точність розпізнавання до 99,4%.
Швидкість обробки: навіть звичайний ноутбук може обробити 30 000 фотографій за день; з використанням GPU — понад 250 000.
Як SpeciesNet допомагає дослідженням
Камери цілодобово фіксують активність тварин, але для біологів, менеджерів дикої природи і охоронців обробка мільйонів зображень — дуже трудомісткий процес. Інститут імені Хумболда у Колумбії використовує SpeciesNet для моніторингу видів у амазонських джунглях, аналізуючи десятки тисяч зображень. Це дозволило виявити зміни у міграційних періодах птахів і поведінці диких тварин, зокрема, що ссавці стають більш нічними, щоб уникнути загроз і хижаків.
Департамент рибальства і полювання Айдахо (IDFG) у північних районах з високою лісистістю встановив сотні камер, які за допомогою SpeciesNet класифікують зображення за видами, що значно прискорює обробку мільйонів знімків щороку.
В Австралії мешкає багато унікальних видів, яких немає в інших частинах світу. Місцева організація WildObs використовує SpeciesNet для ідентифікації важливих рідкісних видів, що є ключовими для моніторингу та охорони. Навчена штучним інтелектом модель допомагає виявляти під загрозою зникнення або зникаючі види, підтримуючи екосистеми дикої природи.
Ця стаття про відкриття коду моделі Google «SpeciesNet», яка спрощує процес маркування видів і підвищує ефективність охорони природи, була вперше опублікована на ABMedia.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
