Google запускает модель ИИ для идентификации видов дикой природы

В эпоху, когда экологические технологии и защита могут сотрудничать для решения глобальных проблем, Google сделал важный шаг в области дикой природы. Технологический гигант запустил новый инструмент искусственного интеллекта под названием Видчто поможет биологам и консерваторам более эффективно контролировать виды животных. Это значительный прогресс в использовании ИИ для сохранения окружающей среды, который теперь доступен общественности в виде модели с открытым исходным кодом.

Witsnet — это модель, которую вы разработали для идентификации и классификации видов животных, наблюдаемых через комнаты для мониторинга дикой природы. Используя технологию распознавания изображений, этот инструмент может быстро проанализировать видео и фото материалы, собранные через камеры мониторинга, и идентифицировать различные виды. Google сообщил, что эта модель была обучена впечатляющему набору данных, с более чем 65 миллионами изображений, включая изображения ловушек из проницательности дикой природы и наборов данных, доступных для общественности.

По сути, вида сети работает на двух этапах. Первый этап включает в себя идентификацию объектов на изображениях (например, животных, транспортных средствах или пустых областях), а второй этап состоит из классификации этих объектов у видов животных. Таким образом, каждое проанализированное изображение помечено точностью, а виды животных распознаются и обозначены правильно, с процентом от точности, упомянутой моделью.

Влияние на сохранение дикой природы

Одной из основных проблем в сохранении дикой природы является обработка и анализ огромного объема изображений и видео, сделанных камерами мониторинга. Эти комнаты активируются движением и расположены в различных местах обитания для отслеживания поведения животных и контроля их популяций. Однако, несмотря на передовые технологии, ручной анализ этих изображений может занять часы или даже дни.

VISESNET приходит на помощь биологам и консерваторам, ускоряя этот процесс и экономит драгоценное время, которое можно использовать для принятия активных мер для защиты естественных средств обитания. Согласно заявлениям Google, ИИ может помочь значительно сократить время для анализа изображений, что позволяет практикующим консервациям сосредоточиться на мероприятиях по защите видов и меньше на административных задачах. Автоматическая обработка изображений, ИИ может быстро проанализировать миллионы фотографий и идентифицировать животных, оставляя меньше шансов пропустить важные виды.

Технические виды видов и потенциал его использования

Vitsnet имеет возможность классифицировать изображения в самых разных категориях. Согласно Google, модель может пометить изображения более чем 2000 метками, включая виды животных, налоги более высокого уровня (такие как «млекопитающие» или «Felidae») и даже неанимальные классы (такие как «пустое» или «транспортное средство»). Это делает Wise Nexaitive, охватывая широкий спектр дикой природы и, в то же время, предлагая возможность устранить любую путаницу между животными и другими объектами, присутствующими на изображениях.

Еще одним важным преимуществом этой модели является то, что это открытый исходный код, что означает, что исследователи и биологи по всему миру могут получить к ней доступ и настроить ее в соответствии с их конкретными потребностями. Google принес эту модель в доступную среду, размещенную на GitHub, что облегчает любому в научном сообществе любого в научном сообществе и применять ее в различных проектах по сохранению дикой природы.

Будущее мониторинга дикой природы с помощью ИИ

Запуск видов сети является красноречивым примером того, как можно использовать искусственный интеллект для поддержки усилий по охране окружающей среды. Вместо того, чтобы биологи тратить часы на анализ изображений из камер мониторинга, теперь они могут использовать ИИ для быстрого анализа данных и сосредоточиться на активных мерах сохранения. С помощью таких технологий защита дикой природы становится гораздо более эффективной, а влияние изменения климата и разрушения естественных мест обитания можно контролировать более быстро и точнее.

Эта модель может стать важным шагом в революции мониторинга окружающей среды, помогая исследователям достичь более быстрых и более четких результатов. В будущем такие инструменты могут стать важными для управления и сохранения глобального биоразнообразия. Google, запустив WiseNet, демонстрирует не только мощь технологий, но и твердую приверженность поддержке защиты планеты и дикой природы.