人工智能已經(jīng)過訓練以識別個體鳥類 這比我們?nèi)祟惖哪芰€要強

人工智能已經(jīng)過訓練以識別個體鳥類，這比我們?nèi)祟惖哪芰€要強。該系統(tǒng)是為研究野生動物的生物學家開發(fā)的，但是可以進行修改，以便人們可以識別周圍環(huán)境中的個體鳥類。

法國蒙彼利埃功能與進化生態(tài)學中心的安德烈·費雷拉(AndréFerreira)在研究個體社會交織的織布工如何為其殖民地發(fā)展的同時啟動了該項目。這通常是通過將彩色標簽放在他們的腿上并坐在巢中觀看它們來完成的，這非常耗時。費雷拉(Ferreira)嘗試拍攝殖民地，但彩色鏡頭通常在鏡頭中不可見，因此他和他的同事們轉(zhuǎn)向了AI。

困難的部分是獲取訓練系統(tǒng)所需的照片。“我們需要數(shù)千張同一個人的照片，”費雷拉說。對于人類來說，這很容易。對于動物，這很難做到。”該團隊通過在鳥類身上貼上RFID標簽解決了這一問題，該標簽觸發(fā)了鳥類喂食器上的攝像頭。

到目前為止，該系統(tǒng)已在圈養(yǎng)的斑馬雀，野生大山雀和野生社交織布機上進行了測試。使用未經(jīng)訓練的照片進行的測試表明，單個圖像的準確性約為90%。

目前，該系統(tǒng)仍然非常有限。它僅在鳥類背部的圖片上經(jīng)過訓練，因為生物學家通常在觀察行為時會看到這種視圖。如果鳥類的外觀發(fā)生變化(例如在換羽過程中)，也可能會失敗。費雷拉說：“我們不知道人工智能到底是用來識別鳥類的。”

但是，他認為，如果給定足夠大的數(shù)據(jù)集，則可以解決所有這些問題。費雷拉和他的團隊現(xiàn)在正在安裝相機，以便從多個角度拍攝照片，而不僅僅是從背面拍攝。該計劃是在進一步開發(fā)該軟件時將其發(fā)布給他人使用。

已經(jīng)有許多基于AI的應用程序可用于從圖像或聲音中識別動植物，但這些僅識別物種，而不能識別個體。費雷拉說，其他團隊也在開發(fā)類似的系統(tǒng)來識別其他動物個體，但這是他所知的第一個可以單獨識別小鳥的系統(tǒng)。他說，這些系統(tǒng)可以使生物學家以目前極為困難的方式研究個體行為。