谷歌人工智能可以從陷阱攝像機的鏡頭中識別野生動物

因為氣候變化、偷獵和對自然棲息地的破壞，一些動物種群的境況要比其他動物糟糕得多。據估計，從1970年到2014年，超過4000個物種的數量減少了60%。聯合國最近的一項全球評估發現，在未來10年內，多達100萬個物種面臨滅絕的危險。

為此，谷歌與國際保護組織和其他組織進行了合作，目標是幫助處理世界上最大和最多樣化的數據庫之一——該數據庫是運動激活相機拍攝的照片合集。這是野生動物觀察的一部分，也是一個支持人工智能的平臺，通過加速捕捉相機的照片分析，簡化了保護監測工作。

谷歌地球外展項目經理Tanya Birch在博客中解釋說，生物學家和土地管理者在世界各地放置和監控的成千上萬個陷阱攝像頭每年會拍下數百萬張照片。如此數量，使得有效地篩選圖像變得很有挑戰性，而且并不是每個動物都容易被發現——特別是當它們在黑暗中或躲在灌木叢后面的時候。超過80%的照片根本不包含動物，因為這類照片是相機陷阱被風吹草壓到或其他無關元素觸發時拍攝的。

野生動物觀察組織數據集的用武之地在于，可以使陷阱相機圖像根據物種、國家和年份進行過濾。谷歌表示，它的人工智能平臺預測服務(AI Platform Prediction service)讓野生動物洞察每小時分析多達360萬張照片成為可能。這比人類專家平均每小時標記300到1000張圖像要快3000倍，速度根本不在一個量級上。

谷歌幫助訓練的模型，可以利用其TensorFlow機器學習框架對圖像中的物種進行分類，并自動刪除不包含動物的照片。它在614個物種中獲得了很高的準確率，對美洲虎和非洲象等物種以及更稀有的野生動物，如白唇鹿，其分類準確率為80%到98.6%。

有了這些數據，保護區或反偷獵項目的管理者就可以衡量特定物種的健康狀況，地方政府也可以利用這些數據來制定政策和保護措施。