Lưu trữ — US — techcrunch
Google ra mắt SpeciesNet, mô hình AI giúp nhận diện động vật hoang dã
Google đã công bố việc mã nguồn mở SpeciesNet, một mô hình trí tuệ nhân tạo để nhận diện động vật hoang dã từ hình ảnh camera, hỗ trợ các nhà nghiên cứu phân tích lượng dữ liệu lớn. Với quá trình huấn luyện qua hơn 65 triệu hình ảnh, mô hình này có thể phân loại hơn 2,000 nhãn, giúp nâng cao công tác giám sát đa dạng sinh học. SpeciesNet hỗ trợ các công cụ cho các nhà nghiên cứu và các công ty khởi nghiệp, và có sẵn trên GitHub dưới giấy phép Apache 2.0.
Điểm chính
- Google đã ra mắt SpeciesNet, một mô hình AI cho việc nhận dạng động vật hoang dã từ dữ liệu camera trap.
- Camera trap tạo ra lượng dữ liệu lớn, làm cho việc phân tích mất thời gian đối với các nhà nghiên cứu.
- Wildlife Insights, một sáng kiến của Google được ra mắt 6 năm trước, hỗ trợ trong việc chia sẻ và phân tích dữ liệu này.
- SpeciesNet được huấn luyện trên hơn 65 triệu hình ảnh từ các tổ chức khác nhau, giúp nó phân loại hình ảnh thành hơn 2,000 nhãn.
- Sự có sẵn với mã nguồn mở của SpeciesNet trên GitHub cho phép việc sử dụng rộng rãi để theo dõi đa dạng sinh học.
- Một cạnh tranh, Microsoft cung cấp một phương án thay thế với khung công việc PyTorch Wildlife của mình cho việc phát hiện động vật.
Vì sao quan trọng
- Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong giám sát đa dạng sinh học phản ánh xu hướng rộng lớn hơn trong việc sử dụng công nghệ cho bảo vệ môi trường.
- Các công cụ mã nguồn mở như SpeciesNet và PyTorch Wildlife là ví dụ cho các phương pháp cộng tác trong quản lý dữ liệu sinh thái.
- Khi nhận thức toàn cầu về bảo tồn động vật hoang dã tăng lên, các công cụ trí tuệ nhân tạo có khả năng sẽ đóng vai trò quan trọng trong các nghiên cứu đa dạng sinh học vào năm 2025.
SpeciesNet của Google đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc xác định loài vật hoang dã, tận dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện việc giám sát đa dạng sinh học, và phản ánh xu hướng hiện đại trong các nỗ lực bảo tồn môi trường dựa vào công nghệ.