谷歌近日開源了一款名為SpeciesNet的人工智能模型，旨在通過分析紅外相機陷阱拍攝的照片來識別動物物種。這一創(chuàng)新為全球野生動物研究者提供了強大的技術(shù)支持，有望顯著提升野生動物監(jiān)測的效率和準(zhǔn)確性。

　　紅外相機陷阱是野生動物研究中的常用工具，但其產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量往往需要研究人員花費大量時間進行篩選和分析。

　　谷歌自六年前推出Wildlife Insights平臺以來，一直致力于解決這一問題。SpeciesNet作為該平臺的關(guān)鍵分析工具之一，基于超過6500萬張公開圖像及多家知名機構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，能夠?qū)�圖像分類為超過2000種標(biāo)簽，涵蓋動物物種、分類群及非動物物體。

　　谷歌表示，SpeciesNet的開源將助力工具開發(fā)者、學(xué)者及生物多樣性相關(guān)企業(yè)擴大對自然區(qū)域的監(jiān)測規(guī)模。目前，該模型已在GitHub上以Apache 2.0許可證發(fā)布，可廣泛應(yīng)用于商業(yè)用途。