Turpinot papildināt plašo mākslīgā intelekta (MI) modeļu klāstu, “Google” nākusi klajā ar atvērtā koda modeli “SpeciesNet”, kas paredzēts savvaļas dzīvnieku identificēšanai, analizējot fotoattēlus no kameru slazdiem.
Pētnieki visā pasaulē izmanto kameru slazdus – digitālās kameras, kas aprīkotas ar infrasarkanajiem sensoriem, lai pētītu savvaļas dzīvnieku populācijas. Taču šādas ierīces rada milzīgu datu apjomu, kura manuāla apstrāde var aizņemt vairākas dienas vai pat nedēļas. Lai efektivizētu šo procesu, “Google” pirms sešiem gadiem izveidoja tiešsaistes platformu “Wildlife Insights”, kur pētnieki var kopīgot un analizēt savvaļas dzīvnieku attēlus, izmantojot automatizētus rīkus.
Tagad “Google” šajā platformā integrējusi savu jauno MI modeli “SpeciesNet”, kas darbina vairākus “Wildlife Insights” analīzes rīkus. Jaunais modelis apmācīts, izmantojot vairāk nekā 65 miljonus publiski pieejamu attēlu. Tāpat “SpeciesNet” apmācībā izmantoti attēli no tādām organizācijām kā Ziemeļkarolīnas Dabaszinātņu muzejs, Londonas Zooloģijas biedrība un citām. “Google” apgalvo, ka šis MI modelis spēj atpazīt vairāk nekā 2 000 dažādu kategoriju, tostarp konkrētas dzīvnieku sugas.
“Google” cer, ka “SpeciesNet” MI modelis palīdzēs pētniekiem, tehnoloģiju izstrādātājiem un vides aizsardzības organizācijām labāk uzraudzīt bioloģisko daudzveidību dabā.
Tēt, kā izskatās zilonis? Zini žirafi? Nemaz nav līdzīgs.
Ja zinātniekam ir jāpalīdz uzraudzīt (?) dzīvniekus ar MI rīku (droši vien domāta atpazīšana pēc tipiska silueta), tad ar zinātni nemaz nav tik spīdoši.
Iespaidīgi būtu, ja šis MI rīks spētu atpazīt vienas sugas atsevišķus indivīdus, resp. nevis tikai vilks, bet tas vilks, ar klibo kāju, vai tā vilku māte.