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在人工智能技术飞速发展的今天，谷歌近日推出了一款专为野生动物保护设计的 AI 工具——SpeciesNet。这一开源模型旨在帮助野生动物生物学家更高效地识别和分类动物物种，从而加速野生动物监测的进程。
SpeciesNet 的发布标志着谷歌在 AI 应用领域的又一重要进展。自 2019 年起，野生动物生物学家已通过谷歌云工具 Wildlife Insights 访问这一模型。本周一，谷歌正式将 SpeciesNet 作为开源模型向公众开放，使得更多研究者和保护机构能够利用这一技术进行野生动物监测。
科学家们通常使用运动激活摄像头来研究栖息地中的野生动物。然而，处理这些摄像头拍摄的大量图像是一项耗时的工作。SpeciesNet 的引入有望改变这一现状。正如 GitHub 上托管的 SpeciesNet 仓库中所写：“AI 可以加速这一处理过程，帮助保护从业者将更多时间用于保护，而不是审查图像。”
谷歌表示，SpeciesNet 在一个包含超过 6500 万张图像的数据集上进行了训练，其中包括来自 Wildlife Insights 用户的摄像头陷阱图像和公开可用的数据集。通过结合基础模型收集的数据，SpeciesNet 能够对识别的每种动物进行预测，并标注准确率百分比。例如，模型可以以 93% 的把握识别出一只动物，甚至可以将其分类为更高层次的分类群，如“哺乳动物”或“猫科”，或者非动物类别，如“空白”或“车辆”。
SpeciesNet 的开源性质使得全球的研究者和保护机构都能够利用这一技术进行更高效的野生动物监测。这不仅有助于保护濒危物种，还能为生态系统的健康提供更全面的数据支持。
在 AI 技术日益普及的今天，谷歌的 SpeciesNet 无疑为野生动物保护开辟了新的可能性。通过将 AI 应用于这一领域，谷歌不仅展示了技术的潜力，也为全球的生物多样性保护贡献了一份力量。
