Google объявила о выпуске модели SpeciesNet с открытым исходным кодом для общественности, что значительно повысило эффективность исследований видов учеными. В сотрудничестве с Wildlife Insights эта модель уже способна точно распознавать более 2500 видов млекопитающих по всему миру. Эта технология искусственного интеллекта не только освобождает ученых от утомительной ручной сортировки, но и с помощью точного анализа изображений открывает новые горизонты в охране жизни на Земле.
Что такое Google SpeciesNet?
SpeciesNet — это модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом от Google, обученная автоматически распознавать около 2500 видов млекопитающих, птиц и рептилий. Всё больше организаций и научных учреждений используют SpeciesNet для исследований в области охраны природы. Модель используется с 2019 года, а год назад Google выпустила её как бесплатный открытый инструмент. В настоящее время исследовательские команды используют эту модель для анализа и организации изображений. SpeciesNet может распознавать виды с разных ракурсов и при различных условиях освещения, даже если на снимке видна только часть животного.
Как работает SpeciesNet?
SpeciesNet работает в облачной среде Google. Он помогает пользователям Wildlife Insights отмечать изображения, а любые проверенные метки могут служить обучающими данными для SpeciesNet. Wildlife Insights — это сообщество, хранящее более 200 миллионов аннотированных изображений.
SpeciesNet решает главную проблему традиционной охраны природы — скорость обработки данных.
Ключевые особенности:
Массовое распознавание: может идентифицировать около 2500 видов млекопитающих, птиц и рептилий.
Высокая точность: точность распознавания животных достигает 99,4%.
Быстрая обработка: даже обычный ноутбук может за день обработать 30 000 фотографий; при использовании GPU — более 250 000.
Как SpeciesNet помогает исследованиям
Камеры работают круглосуточно, фиксируя активность животных, но для специалистов по дикой природе, биологов и охранников преобразование миллионов изображений в данные — очень трудоемкий процесс. Институт Хумбольдта в Колумбии использует SpeciesNet для мониторинга видов, обитающих в амазонских джунглях, анализируя десятки тысяч собранных изображений. В результате обнаружены изменения в миграции птиц и повседневной активности диких животных, а также то, что млекопитающие стали более ночными, чтобы избегать угроз и хищников.
Департамент рыболовства и охоты штата Айдахо (IDFG) разместил сотни камер в лесных районах с высокой плотностью растительности. SpeciesNet классифицирует изображения по видам, значительно ускоряя обработку миллионов снимков ежегодно.
В Австралии, где обитают уникальные виды, отсутствующие в других частях мира, WildObs использует SpeciesNet для распознавания редких и важных для охраны видов. Обученная AI модель помогает организациям отслеживать находящиеся под угрозой исчезновения и редкие виды, поддерживая баланс и здоровье дикой природы.
Эта статья о том, как модель Google с открытым исходным кодом «SpeciesNet» упрощает работу по маркировке видов и повышает эффективность охраны природы, впервые опубликована на ABMedia.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
