Récemment, Google a annoncé l'open source d'un modèle d'intelligence artificielle appelée espèce, qui vise à identifier les espèces animales en analysant des photos capturées par la caméra. Comme les chercheurs utilisent des pièges à caméras (caméras numériques connectées aux capteurs infrarouges) à l'échelle mondiale pour la recherche sur la faune, ces appareils, tout en fournissant des données précieuses, génèrent également une grande quantité de données, ce qui prend souvent des jours à des semaines à traiter.
Pour y remédier, Google a lancé le Wildlife Insights Project il y a six ans dans le cadre de son programme de charité Google Earth Outreach. La plate-forme permet aux chercheurs de partager, d'identifier et d'analyser les images de la faune en ligne, accélérant ainsi le traitement des caméras capturant des données.
Le modèle SpeectNet est au cœur de la plate-forme, et Google affirme que les données de formation du modèle proviennent de 65 millions d'images accessibles au public, ainsi que d'organisations telles que l'Institut de biologie de la conservation de la Smithsonian Institution, la Wildlife Conservation Society, le North Carolina Museum of Natural Sciences et la London Zoological Society. SPEETHNET peut classer les images en plus de 2 000 étiquettes, couvrant les espèces animales, des classifications comme les «mammifères» ou les «fecques» et les objets non animaux (tels que les «véhicules»).
Google a noté dans son blog que le lancement d'espèces permettra aux développeurs, aux universitaires et aux startups liées à la biodiversité pour mieux surveiller la biodiversité dans les zones naturelles. SpeechNet est désormais open source sur GitHub sous la licence Apache 2.0, ce qui signifie qu'il est disponible dans le commerce et principalement sans restrictions.
Il convient de noter que Google n'est pas la seule entreprise à fournir des outils open source pour l'analyse automatisée d'image du piège de la caméra. "L'IA pour le bon laboratoire" de Microsoft entretient également un cadre d'intelligence artificielle appelée Pytorch Wildlife, fournissant des modèles pré-formés affinés axés sur la détection et la classification des animaux.
Projet: https://github.com/google/cameratrapai
Points clés:
Le modèle d'IA de l'espèce open source de Google aide à identifier les animaux sauvages et à améliorer l'efficacité du traitement des données.
Le modèle SpeechNet a été formé dans 65 millions d'images et peut reconnaître plus de 2 000 étiquettes d'animaux et d'objets.
Le modèle est ouvert sur GitHub, permettant une utilisation commerciale et la promotion de la surveillance de la biodiversité.