研究員經常利用連接紅外線感測器的相機陷阱研究野生動物。這些相機陷阱提供珍貴畫面，但由於產生大量數據，往往需要數天以至數周才能篩選出來。
谷歌周一宣布，開源名為SpeciesNet的人工智能（AI）模型，加快識別品種。
谷歌6年前透過「谷歌地球外展」（Google Earth Outreach）慈善計劃推出「野生動物洞察」（Wildlife Insights）計劃，提供一個平台，讓研究員在網上分享、識別和分析野生動物影像，合作加快相機陷阱的數據分析。
該計劃不少分析工具由SpeciesNet驅動。谷歌稱，該AI模型利用6,500萬張公開影像和不同組織的圖像接受訓練，這些組織包括史密森尼生物保護研究所（SCBI）、國際野生生物保護學會（WCS）、北卡羅萊納自然科學博物館和倫敦動物學會等。
SpeciesNet可將影像分類為2,000多個標籤的其中一個，涵蓋動物品種、「哺乳類」或「貓科」等分類單元和非動物物體（例如汽車）。谷歌稱該模型「將讓工具開發人員、學者和生物多樣性相關新創公司，可擴大對大自然區域生物多樣性的監測」。
谷歌把SpeciesNet在開源編碼平台GitHub以Apache 2.0授權發布，意味它可作商業用途，且在大部份情況下沒有太多限制。
谷歌並非唯一一家公司投入該工作，微軟AI for Good Lab實驗室維護AI框架PyTorch Wildlife，可提供針對動物偵測和分類進行微調的預先訓練模型。
本報訊
