Google已决定制造物种网络，即用于鉴定动物物种的人工智能模型，可在Github上开源。该工具旨在帮助研究人员更有效地分析由S，这些自动摄像机在检测到运动后立即记录镜头。目标很简单：加速对动物的识别并减轻科学家的工作，这些科学家通常必须花费数小时甚至几天才能手动对这些照片进行分类。
在数百万图像上绘制的模型
为了操作，从公共数据库和与史密森尼保护生物学研究所，野生动植物保护协会或伦敦动物学学会等机构合作收集的物种网已经获得了超过6500万张图像。得益于这个巨大的学习基础，AI能够识别2,000多种物体和类别的物体，包括哺乳动物，猫甚至车辆。
自2019年以来，该模型已被用于野生动植物Insights，该平台是由Google开发的，旨在促进野生动植物图像的分析和共享。通过在Apache 2.0许可下制作物种网源，Google现在允许研究人员，初创企业和开发人员自由地适应他们的需求。
对环境项目的更广泛支持
同时，Google宣布了与AI和自然保护有关的另外两项计划。第一个是创业公司的加速器，Google for Startups Accelerator：对于自然和气候，旨在为拉丁美洲和北美的年轻公司。这个为期十周的计划使参与者访问Google Cloud Technologies，指导专家和专家会议最高$ 350,000的云积分。
第二项倡议涉及一笔300万美元的基金，旨在为巴西的非营利组织和研究中心提供。目的是支持使用AI保护生物多样性，发展再生农业并加强生物经济的项目。
如果物种网是生物多样性研究的进步，不是唯一提供此类工具的人。 Microsoft，具有Megadetector以及Mbaza AI或Addaxai（例如Mbaza AI或Addaxai）的其他解决方案，已经提供了类似的模型来自动化照片陷阱图像的分析。参与该部门的参与者的这种乘法表明，对AI在自然保护中的应用越来越兴趣。
