最近、Googleは種Netと呼ばれる人工知能モデルのオープンソースを発表しました。これは、カメラで撮影された写真を分析することで動物種を特定することを目的としています。研究者は、野生生物研究のためにグローバルにカメラトラップ（赤外線センサーに接続されたデジタルカメラ）を使用しているため、これらのデバイスは貴重なデータを提供しながら、多くの場合数日から数週間かかるデータを生成します。
これに対処するために、Googleは6年前にGoogle Earth Autreach Charity Programの一環としてWildlife Insightsプロジェクトを開始しました。このプラットフォームにより、研究者はオンラインで野生生物の画像を共有、特定、分析することができ、データをキャプチャするカメラの処理を高速化できます。
種のモデルはプラットフォームの中心にあり、Googleは、モデルのトレーニングデータは、6500万の公的に利用可能な画像と、スミソニアン協会の保全生物学研究所、野生生物保護協会、ノースカロライナ自然科学博物館、ロンドン動物学会などの組織からのものであると述べています。 SpeciesNetは、動物種をカバーする2,000を超えるタグ、「哺乳類」や「FECK」などの分類、および非動物オブジェクト（「車両」など）をカバーする画像を分類できます。
Googleはブログで、種ネットの発売により、開発者、学者、生物多様性関連のスタートアップが自然地域の生物多様性をよりよく監視できるようになると述べました。 SpeciesNetは、Apache 2.0ライセンスの下でGitHubのオープンソースになりました。つまり、市販されており、ほとんど制限がありません。
Googleは、自動化されたカメラトラップ画像分析のためのオープンソースツールを提供する唯一の企業ではないことに注意する必要があります。 Microsoftの「AI For Good Lab」は、Pytorch Wildlifeと呼ばれる人工知能フレームワークも維持しており、動物の検出と分類に焦点を当てた微調整された事前訓練を提供しています。
プロジェクト：https：//github.com/google/cameratrapai
キーポイント：
Googleのオープンソース種NET AIモデルは、野生動物の特定とデータ処理効率の向上に役立ちます。
種ネットモデルは6500万枚の画像でトレーニングされており、2,000を超える動物とオブジェクトのラベルを認識できます。
このモデルはGitHubにオープンになっており、商業用途と生物多様性の監視を促進することができます。