Google je predstavil nov model z umetno inteligenco SpeciesNet, ki je namenjen prepoznavanju divjih živali na podlagi posnetkov foto pasti.
Google je odprl kodo SpeciesNet, modela umetne inteligence, zasnovanega za prepoznavanje živalskih vrst na fotografijah iz foto pasti. Foto pasti – digitalne kamere, ki jih sprožijo infrardeči senzorji – so nepogrešljivo orodje raziskovalcev pri spremljanju populacij divjih živali. Vendar pa te kamere ustvarjajo ogromne količine podatkov, katerih ročno pregledovanje in analiza lahko trajata več tednov.
Google releases SpeciesNet, an AI model designed to identify wildlife https://t.co/9q1yjLncbc
— Kyle Wiggers (@Kyle_L_Wiggers) March 3, 2025
Da bi pospešil ta proces, je Google pred približno šestimi leti v okviru pobude Google Earth Outreach predstavil platformo Wildlife Insights. Ta omogoča raziskovalcem, da sodelovalno nalagajo, identificirajo in analizirajo slike divjih živali, kar znatno pohitri obdelavo podatkov.
SpeciesNet je ključna tehnologija Wildlife Insights in je bil usposobljen na več kot 65 milijonih slik, vključno s podatkovnimi nizi uglednih organizacij, kot so Smithsonian Conservation Biology Institute, Wildlife Conservation Society, North Carolina Museum of Natural Sciences in Zoological Society of London. Z uporabo umetne inteligence Google želi narediti raziskovanje divjih živali hitrejše, učinkovitejše in dostopnejše.
Preberi še: 20 aplikacij z umetno inteligenco, ki jih morate poznati v 2025!
Kako deluje SpeciesNet?
Ti orodja umetne inteligence rešujejo izziv obdelave ogromnih količin podatkov iz kamer pasti, saj samodejno prepoznavajo živali in tako drastično zmanjšujejo čas, ki ga raziskovalci porabijo za sortiranje slik, hkrati pa povečujejo učinkovitost študij o divjih živalih.
SpeciesNet izstopa predvsem po hitrem prepoznavanju različnih vrst, kar ga naredi izjemno uporabnega za spremljanje populacij živali, preučevanje njihovega vedenja in habitatov ter analizo sprememb v ekosistemih. Ker gre za odprtokodni projekt, lahko raziskovalci in razvijalci izboljšajo njegovo natančnost, prilagodijo model določenim regijam ali ga vključijo v druge projekte za varstvo narave.
Kar zadeva dostopnost, je SpeciesNet na voljo na GitHubu pod licenco Apache 2.0, kar pomeni, da ga lahko kdorkoli uporablja, spreminja in distribuira, ob upoštevanju ustreznega navajanja avtorjev. Ta odprtost spodbuja stalne izboljšave in omogoča širšo uporabo pri globalnih prizadevanjih za ohranjanje narave.
Google pa ni edini, ki se spušča v spremljanje živali z umetno inteligenco
Google ni edini, ki ponuja odprtokodna AI orodja za analizo slik iz kamer pasti. Microsoftov MegaDetector je široko uporabljen model, ki prepoznava živali, ljudi in vozila na fotografijah divjih živali, medtem ko Mbaza AI omogoča hitro spremljanje biodiverzitete, pri čemer lahko deluje tudi brez internetne povezave. Druge platforme, kot sta AddaxAI in Wildlife Insights, prav tako izkoriščajo umetno inteligenco za poenostavljeno prepoznavanje vrst in hitrejšo obdelavo podatkov za raziskovalce.
I've been working on an easier way to apply #MegaDetector to #cameratrap images to help filter out the empty images. Check out this @GoogleColab notebook that I worked on with @yangsiyu_ and released today on their github repo.
— Al Stewart (@alsnothome) July 1, 2020
Thanks @WILDLABSNET @sarameghanbeery https://t.co/ctVUulCavD
Izdaja SpeciesNet sovpada z Googlovim vse večjim vlaganjem v AI. Podjetje je pred kratkim predstavilo Gemini Code Assist, brezplačno AI orodje za pomoč pri kodiranju, kar kaže na vse večji poudarek na rešitvah, ki temeljijo na umetni inteligenci. V prihodnje namerava Googlov matični koncern Alphabet v AI leta 2025 vložiti 75 milijard dolarjev, s čimer krepi svojo zavezanost ostati v ospredju vse tesnejše globalne AI tekme, kjer sodelujejo še OpenAI, Elon Musk, DeepSeek in še kdo.
