Google 2025. március 3-án nyílt forráskódú SpeciesNet nevű mesterségesintelligencia-modellt tett közzé, amely kifejezetten vadkamerák által készített felvételeken szereplő állatfajok azonosítására szolgál. A modell célja, hogy felgyorsítsa a kameracsapdák által generált képek feldolgozását, amelyek elemzése eddig akár több napot vagy hetet is igénybe vett, ezáltal támogatva a természetvédelmi kutatók munkáját.
A SpeciesNet egy olyan AI modell-együttes, amely két fő komponensből áll: egy objektumdetektorból (MegaDetector), amely megtalálja az érdeklődésre számot tartó objektumokat, és egy képosztályozóból, amely faji szinten osztályozza ezeket az objektumokat. Az EfficientNet V2 M architektúrán alapuló modellt a Google több mint 65 millió nyilvánosan elérhető képen tanította be, többek között a Smithsonian Conservation Biology Institute, a Wildlife Conservation Society és a Zoological Society of London szervezetektől származó felvételeken. A SpeciesNet AI modell kiadása lehetővé teszi az eszközfejlesztők, tudósok és a biodiverzitással kapcsolatos startupok számára, hogy méretezhessék a természetes területek biodiverzitásának megfigyelését - írja a Google hivatalos közleményében. A modell több mint 2000 címkét képes felismerni, beleértve az állatfajokat, magasabb rendszertani kategóriákat és nem állati objektumokat is.
A SpeciesNet része a Google természetvédelmi erőfeszítéseinek, amely magában foglalja a Google for Startups Accelerator: AI for Nature programot és egy 3 millió dolláros Google.org támogatási alapot is. A modell GitHub-on elérhető Apache 2.0 licenc alatt, ami lehetővé teszi a szabad kereskedelmi felhasználást, és 2019 óta a Wildlife Insights nevű Google Cloud-alapú eszközön keresztül már több ezer vadbiológus használta a biodiverzitás megfigyelésének egyszerűsítésére és a természetvédelmi döntéshozatal támogatására. A SpeciesNet technológia már most jelentős hatással van a veszélyeztetett fajok védelmére, hiszen a Wildlife Insights platformmal együttműködve 38 országban segít a kutatóknak az állatok mozgásának és viselkedésének megfigyelésében. A 2023-ban indult kezdeményezés 2025-re több mint 250 faj automatikus felismerését tette lehetővé, és a Google tervei szerint a technológiát 2026-ig további 100 fajra terjesztik ki. A rendszer különösen értékes a nehezen megközelíthető területeken, ahol a hagyományos megfigyelési módszerek alkalmazása korlátozott.
Források:
1.
Kyle Wiggers
2.
google
3.
Mike Werner
