أعلنت جوجل عن إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يحمل اسم SpeciesNet، مصممًا لتحليل الصور الملتقطة بواسطة كاميرات الفخاخ والتعرف على أنواع الحيوانات.
ثورة في تحليل بيانات الحياة البرية
يستخدم الباحثون حول العالم كاميرات الفخاخ—وهي كاميرات رقمية متصلة بمستشعرات الأشعة تحت الحمراء—لدراسة تجمعات الحياة البرية، إلا أن تحليل الكم الهائل من البيانات الناتجة عنها قد يستغرق أيامًا أو حتى أسابيع.
لمواجهة هذه التحديات، أطلقت جوجل قبل ست سنوات مبادرة Wildlife Insights ضمن برنامجها الخيري Google Earth Outreach، حيث توفر هذه المبادرة منصة رقمية تسمح للباحثين بمشاركة وتحليل صور الحياة البرية باستخدام أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مما يسرّع عملية تحليل بيانات كاميرات الفخاخ.
تدريب SpeciesNet على ملايين الصور
يعتمد SpeciesNet على 65 مليون صورة من مصادر متنوعة، بما في ذلك:
معهد سميثسونيان لبيولوجيا الحفظ
جمعية الحياة البرية
متحف كارولينا الشمالية للعلوم الطبيعية
جمعية لندن لعلوم الحيوان
قدرات SpeciesNet في التعرف على الأنواع
يمكن لـ SpeciesNet تصنيف الصور ضمن أكثر من 2000 فئة، تشمل:
أنواع الحيوانات الفردية
التصنيفات العلمية مثل الثدييات و السنوريات (Felidae)
الأشياء غير الحيوانية، مثل المركبات
إمكانية الاستخدام التجاري والتطوير المستقبلي
أكدت جوجل في منشور رسمي أن نموذج SpeciesNet سيتيح لمطوري الأدوات، والأكاديميين، والشركات الناشئة المتخصصة في التنوع البيولوجي توسيع نطاق مراقبة الحياة البرية في البيئات الطبيعية.
يتوفر SpeciesNet على GitHub بموجب ترخيص Apache 2.0، مما يعني إمكانية استخدامه تجاريًا دون قيود كبيرة.
هل SpeciesNet هو الأداة الوحيدة؟
على الرغم من أهمية نموذج SpeciesNet، فإنه ليس الأداة الوحيدة المتاحة مفتوحة المصدر لتحليل صور كاميرات الفخاخ.
مختبر Microsoft AI for Good يطور أيضًا مشروع PyTorch Wildlife، وهو إطار عمل ذكاء اصطناعي يقدم نماذج مسبقة التدريب مخصصة لاكتشاف وتصنيف الحيوانات.
