Google виклав у відкритий доступ модель штучного інтелекту SpeciesNet, призначену для ідентифікації видів тварин шляхом аналізу фотографій з фотопасток.
Дослідники по всьому світу використовують фотопастки – цифрові камери, підключені до інфрачервоних датчиків – для вивчення популяцій диких тварин. Але хоча ці пастки можуть надати цінну інформацію, вони генерують величезні обсяги даних, на просіювання яких потрібно від кількох днів до кількох тижнів.
Намагаючись допомогти, близько шести років тому Google запустив Wildlife Insights, ініціативу благодійної програми Google Earth Outreach. Wildlife Insights надає платформу, на якій дослідники можуть ділитися, ідентифікувати та аналізувати зображення дикої природи онлайн, співпрацюючи, щоб пришвидшити аналіз даних, отриманих за допомогою фотопасток.
Багато інструментів аналізу Wildlife Insights працюють на базі SpeciesNet, яка, як стверджує Google, була навчена на більш ніж 65 мільйонах загальнодоступних зображень і зображень з таких організацій, як Смітсонівський інститут природоохоронної біології, Товариство охорони дикої природи, Музей природничих наук Північної Кароліни і Лондонське зоологічне товариство.
Google заявляє, що SpeciesNet може класифікувати зображення за однією з більш ніж 2 000 міток, що охоплюють види тварин, таксони, такі як “ссавці” або “котячі”, а також об’єкти нетваринного походження (наприклад, “транспортний засіб”).
“Випуск ШІ-моделі SpeciesNet дозволить розробникам інструментів, науковцям та стартапам, пов’язаним з біорізноманіттям, масштабувати моніторинг біорізноманіття в природних зонах”, – написала компанія Google у своєму блозі, опублікованому в понеділок.
SpeciesNet доступний на GitHub під ліцензією Apache 2.0, що означає, що його можна використовувати в комерційних цілях практично без обмежень.
Варто зазначити, що Google – не єдиний інструмент з відкритим вихідним кодом для автоматизації аналізу зображень з камер-пасток. Лабораторія AI for Good від Microsoft підтримує PyTorch Wildlife – фреймворк штучного інтелекту, який пропонує попередньо навчені моделі, налаштовані на виявлення та класифікацію тварин.
