MaisonGoogle dévoile l'espèce: AI pour l'identification de la faune
Google a récemment rendu open source SpeciesNet, un modèle d'IA. Cet outil est conçu pour identifier diverses espèces animales en analysant des photos capturées par des pièges photographiques, qui sont essentiellement des caméras numériques équipées de capteurs infrarouges utilisées par les chercheurs du monde entier pour surveiller les populations de faune. Le défi avec ces pièges photographiques est le volume considérable de données qu'ils produisent, ce qui peut prendre un temps considérable à analyser.
Pour résoudre ce problème, Google a introduit Wildlife Insights il y a environ six ans dans le cadre de son programme philanthropique Google Earth Outreach. Cette plateforme permet aux chercheurs de télécharger, partager et analyser collaborativement des images de faune, accélérant considérablement le processus d'analyse des données provenant des pièges photographiques.
SpeciesNet, qui alimente de nombreux outils d'analyse sur Wildlife Insights, a été entraîné sur un ensemble de données impressionnant de plus de 65 millions d'images. Ces images proviennent de collections publiques ainsi que d'organisations renommées telles que le Smithsonian Conservation Biology Institute, la Wildlife Conservation Society, le North Carolina Museum of Natural Sciences et la Zoological Society of London.
Sortie de SpeciesNet. Crédits image : Université du Minnesota Selon Google, SpeciesNet est capable de classer les images en plus de 2 000 étiquettes différentes. Ces étiquettes couvrent non seulement des espèces animales spécifiques, mais aussi des taxons plus larges comme « mammifère » ou « Felidae », et même des objets non-animaux tels que « véhicule ».
Dans un article de blog publié lundi, Google a souligné que la mise à disposition de SpeciesNet en tant qu'outil open source permettra aux développeurs d'outils, aux universitaires et aux startups axées sur la biodiversité d'améliorer leur suivi de la biodiversité dans les environnements naturels. Le modèle est disponible sur GitHub sous une licence Apache 2.0, ce qui signifie qu'il peut être utilisé commercialement avec des restrictions minimales.
Il est important de mentionner que Google n'est pas le seul acteur dans ce domaine. Le AI for Good Lab de Microsoft propose également PyTorch Wildlife, un autre cadre d'IA open source qui inclut des modèles pré-entraînés spécifiquement adaptés pour la détection et la classification des animaux dans les images de pièges photographiques.
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commentaires (51)
![BruceHernández]()
Google這開源也太佛心了吧！SpeciesNet辨識動物物種的準確度不知道如何？如果用在台灣的山區監測，應該能幫助研究人員更快掌握石虎、黑熊這些珍稀動物的動態，不用再熬夜看幾千張照片了🦉。不過資料庫有包含亞洲物種嗎？有點好奇～
![MarkHarris]()
Finde es echt faszinierend, wie KI jetzt auch im Tierschutz hilft! Ob so ein Tool auch unsere heimischen Wildtiere im Wald zuverlässig erkennt? Hoffentlich wird es sinnvoll eingesetzt und nicht nur für den nächsten coolen Tech-News-Artikel. Die Datenfrage bleibt aber spannend – wer hat eigentlich Zugriff auf die ganzen Tierfotos? 🦡
![KeithNelson]()
This AI wildlife identifier sounds cool! 🦒 Imagine rangers using it to track endangered species in real-time. Hope it’s accurate and doesn’t mix up a tiger with a tabby cat!
![DanielLewis]()
Super cool that Google open-sourced SpeciesNet! 🦒 Identifying wildlife from camera traps sounds like a game-changer for conservation. Wonder how accurate it is in dense forests?
![RobertHarris]()
Whoa, Google's SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife tracking! Imagine researchers spotting rare animals just by snapping pics. But, like, how accurate is this AI in messy real-world conditions? 🤔
![FrankSanchez]()
This is wild! SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife researchers. I wonder how accurate it is with rare species? 🤔
Google a récemment rendu open source SpeciesNet, un modèle d'IA. Cet outil est conçu pour identifier diverses espèces animales en analysant des photos capturées par des pièges photographiques, qui sont essentiellement des caméras numériques équipées de capteurs infrarouges utilisées par les chercheurs du monde entier pour surveiller les populations de faune. Le défi avec ces pièges photographiques est le volume considérable de données qu'ils produisent, ce qui peut prendre un temps considérable à analyser.
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Il est important de mentionner que Google n'est pas le seul acteur dans ce domaine. Le AI for Good Lab de Microsoft propose également PyTorch Wildlife, un autre cadre d'IA open source qui inclut des modèles pré-entraînés spécifiquement adaptés pour la détection et la classification des animaux dans les images de pièges photographiques.
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xix.ai
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