Google释放了旨在识别野生动植物的AI模型的物种网络

Google开放了一种AI模型物种网，旨在通过分析相机陷阱中的照片来识别动物物种。 世界各地的研究人员使用相机陷阱（连接到红外传感器的数码相机）来研究野生动植物种群。但是，尽管这些陷阱可以提供有价值的见解，但它们产生了大量数据，这些数据需要数天到几周才能进行筛选。 为了提供帮助，Google大约在六年前就推出了野生动植物Insights，这是该公司的Google Earth Outerach慈善计划的一项计划。野生动植物的见解提供了一个平台，研究人员可以在线共享，识别和分析野生动植物图像，以加快相机陷阱数据分析的速度。 许多野生动物洞察力的分析工具都由物种网络提供动力，Google声称，该工具接受了超过6500万个公开可用的图像和图像的培训第三卡罗莱纳州自然科学博物馆和伦敦动物学学会。 来自物种网的产量。图片信用：明尼苏达大学 Google说，物种网络可以将图像分类为2,000多个标签之一，涵盖动物种类，例如“哺乳动物”或“ Felidae”和非动物对象（例如“车辆”）。 Google在周一发表的博客文章中写道：“物种网络AI模型发布将使工具开发人员，学者和与生物多样性相关的初创公司能够扩展自然领域的生物多样性的监测。” 物种网络可在Apache 2.0许可下在GitHub上获得，这意味着可以在商业上使用它的大量限制。 值得注意的是，Google并不是唯一可以自动化相机陷阱图像分析的开源工具。 Microsoft的AI Good Lab维持Pytorch Wildlife，这是一个AI框架，可为动物检测和分类提供预训练的模型疾病。