Google은 카메라 트랩에서의 사진을 분석하여 동물 종을 식별하는 데 사용되는 AI 모델인 SpeciesNet을 오픈 소스로 공개했습니다.
세계 각지의 연구자들은 카메라 트랩 - 적외선 센서에 연결된 디지털 카메라 - 을 사용하여 야생 동물 인구를 연구합니다. 그러나 이러한 함정은 가치 있는 통찰을 제공할 수 있지만, 일일이 정제하는 데 수일에서 수주가 소요됩니다.
Google은 이러한 문제를 해결하기 위해 약 6년 전 회사의 Google Earth Outreach 자선 프로그램 일환으로 Wildlife Insights를 론칭했습니다. Wildlife Insights는 연구자들이 온라인에서 야생 동물 이미지를 공유하고 식별하고 분석할 수 있는 플랫폼을 제공하여 함께 작업하여 카메라 트랩 데이터 분석 속도를 높이고 있습니다.
Wildlife Insights의 많은 분석 도구는 SpeciesNet에 의해 제공됩니다. Google은 SpeciesNet이 공개 이미지 및 스미스소니언 보전 생물학 연구소, 야생 생물보전 협회, 북카롤라이나 자연과학 박물관 및 런던 동물학 협회와 같은 단체의 이미지로 교육을 받았다고 주장합니다.
Google은 SpeciesNet이 2,000여 종 이상의 레이블로 이미지를 분류할 수 있다고 말했습니다. 이는 동물 종, "포유류"나 "고양이과"와 같은 분류 및 비 동물 객체(예: "차량")를 포함합니다.
Google은 월요일에 게시된 블로그 글에서 'SpeciesNet AI 모델 릴리스는 도구 개발자, 학자 및 생물 다양성 관련 창업기업들이 천연지역에서의 생물 다양성 모니터링을 확장할 수 있도록 할 것'이라고 썼습니다.
SpeciesNet는 Apache 2.0 라이센스로 GitHub에서 이용 가능하며, 상당히 제한 없이 상업적으로 사용할 수 있습니다.
Microsoft의 AI for Good Lab은 카메라 트랩 이미지 분석을 자동화하기 위한 다른 오픈 소스 도구가 Google 외에도 있음을 유의할 가치가 있습니다. PyTorch Wildlife를 유지 관리하며, 동물 감지 및 분류를 위해 사전 훈련된 모델을 제공하는 AI 프레임워크입니다.
