Lưu trữ — US — turtlesai
SpeciesNet: Mô hình từ Google phân loại loài trong hình ảnh
Google đã ra mắt SpeciesNet, một mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở có khả năng phân loại chính xác các loài từ hình ảnh của các thiết bị gài bẫy ảnh, hỗ trợ việc phân loại và bảo tồn loài hoang dã. Với việc được huấn luyện trên hơn 65 triệu hình ảnh, mô hình này cung cấp tỉ lệ phát hiện cao và đã được tích hợp vào nền tảng Wildlife Insights để tăng cường việc chia sẻ dữ liệu và nâng cao nghiên cứu đa dạng sinh học.
Điểm chính
- SpeciesNet là một công cụ trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở để phân loại động vật hoang dã.
- Nó phân tích hình ảnh từ thiết bị chụp hình một cách chính xác với tỷ lệ 99,4% về sự có mặt của động vật.
- Mô hình này được huấn luyện trên hơn 65 triệu hình ảnh từ các tổ chức khác nhau.
- Nó gán hơn 2,000 nhãn cho các bức ảnh, bao gồm các loài động vật và các đối tượng liên quan khác.
- SpeciesNet được tích hợp vào nền tảng Wildlife Insights để nâng cao việc chia sẻ dữ liệu giữa các nhà nghiên cứu.
- Mô hình này hỗ trợ nghiên cứu đa dạng sinh học toàn cầu và các nỗ lực bảo tồn.
- Tại Amazon Peru, nó hỗ trợ trong việc xác định các loài như hổ rồng để quản lý bền vững.
Vì sao quan trọng
- SpeciesNet phản ánh xu hướng ngày càng tăng của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong bảo tồn môi trường, một lĩnh vực chính cần tập trung đến năm 2025.
- Các mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở đang trở nên ngày càng quan trọng cho nghiên cứu hợp tác về đa dạng sinh học.
- Việc tích hợp công cụ trí tuệ nhân tạo vào quản lý sinh thái phản ánh sự chuyển đổi sang các chiến lược bảo tồn dựa trên dữ liệu.
SpeciesNet đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu đa dạng sinh học, nhấn mạnh sự quan trọng của công nghệ trong việc hỗ trợ các nỗ lực bảo tồn và khuyến khích sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu trên toàn cầu.