近日，谷歌宣布开源人工智能模型SpeciesNet，该工具可通过分析红外相机陷阱拍摄的照片识别野生动物物种，帮助研究者快速处理海量监测数据。
SpeciesNet由谷歌地球外展慈善计划下的「野生动物洞察」平台研发，该平台六年前启动，旨在帮助全球研究者在线共享、分析动物图像。新模型基于6500万张公开图像及史密森保护生物学研究所、野生动物保护协会等机构提供的专业数据训练，可识别2000余种标签，包括动物物种（如“非洲象”“雪豹”）、分类群（如“哺乳动物”“猫科”）以及非动物目标（如“车辆”“人类”）。
红外相机陷阱因能自动拍摄经过的野生动物，成为种群研究的重要工具，但单次部署可能产生数万张待筛选照片。谷歌表示，SpeciesNet开源后将大幅缩短数据分析周期，开发者、学者及环保企业可基于Apache 2.0协议免费商用，目前已登陆GitHub。
值得关注的是，微软AI for Good实验室此前也推出类似工具PyTorch Wildlife框架，但谷歌凭借更庞大的数据量和多机构合作优势，或将推动野生动物监测进入AI自动化时代。
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