Googleが新たに公開したAIモデルSpeciesNetで動物種特定が進化する

概要

Googleは、カメラトラップからの写真を分析して動物種を特定するAIモデル「SpeciesNet」をオープンソース化しました。

世界中の研究者は、赤外線センサーに接続されたデジタルカメラであるカメラトラップを使用して野生動物の個体数を研究しています。

しかし、これらのトラップは膨大なデータを生成し、分析には数日から数週間かかることがあります。

この問題を解決するために、Googleは約6年前に「Wildlife Insights」を立ち上げました。

このプラットフォームでは、研究者が野生動物の画像を共有、特定、分析し、カメラトラップデータの分析を迅速化することができます。

Wildlife Insightsの分析ツールの多くは、65百万以上の公開画像やスミソニアン協会などの組織からの画像で訓練されたSpeciesNetによって支えられています。

SpeciesNetは、動物種や「哺乳類」や「ネコ科」といった分類、さらには「車両」などの非動物オブジェクトを含む2,000以上のラベルに画像を分類できます。

Googleは、SpeciesNetのリリースにより、ツール開発者や学者、生物多様性関連のスタートアップが自然地域の生物多様性の監視を拡大できると述べています。

SpeciesNetはApache 2.0ライセンスの下でGitHubで利用可能で、商業利用もほぼ制限なしに行えます。

なお、Google以外にも、MicrosoftのAI for Good Labが動物検出と分類のための事前訓練モデルを提供する「PyTorch Wildlife」を維持しています。

ポイント

1. Googleはカメラトラップの画像分析用AIモデルSpeciesNetをオープンソース化した。
2. SpeciesNetは6500万以上の画像で訓練され、2000以上のラベルで分類が可能。
3. GoogleはSpeciesNetを利用して生物多様性のモニタリングを促進したいとしている。

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