Google Open-Source-Modell SpeciesNet zur Tiererkennung

MOUNTAIN VIEW / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Google hat kürzlich ein neues KI-Modell namens SpeciesNet veröffentlicht, das speziell zur Identifizierung von Tierarten entwickelt wurde. Dieses Modell analysiert Fotos, die von Kamerafallen aufgenommen wurden, und bietet eine innovative Lösung für Forscher weltweit, die mit der enormen Datenmenge solcher Aufnahmen konfrontiert sind.

Die Nutzung von Kamerafallen, die mit Infrarotsensoren ausgestattet sind, ist eine weit verbreitete Methode zur Untersuchung von Wildtierpopulationen. Diese Technologie ermöglicht es Forschern, wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Verbreitung von Tieren zu gewinnen. Allerdings erzeugen diese Fallen riesige Datenmengen, deren Auswertung oft zeitaufwendig ist. Hier setzt Googles neues KI-Modell SpeciesNet an, das nun als Open-Source-Lösung zur Verfügung steht.

SpeciesNet ist ein zentraler Bestandteil von Wildlife Insights, einer Initiative von Google Earth Outreach, die vor etwa sechs Jahren ins Leben gerufen wurde. Diese Plattform ermöglicht es Forschern, ihre Wildtierbilder online zu teilen, zu identifizieren und zu analysieren, um die Datenanalyse von Kamerafallen zu beschleunigen. Google hat SpeciesNet mit über 65 Millionen öffentlich zugänglichen Bildern sowie Bildern von Organisationen wie dem Smithsonian Conservation Biology Institute und der Zoological Society of London trainiert.

Das Modell kann Bilder in über 2.000 Kategorien klassifizieren, darunter spezifische Tierarten, taxonomische Gruppen wie “Säugetiere” oder “Felidae” und sogar nicht-tierische Objekte wie “Fahrzeuge”. Diese Vielseitigkeit macht SpeciesNet zu einem wertvollen Werkzeug für die Biodiversitätsforschung.

Google betont, dass die Veröffentlichung von SpeciesNet als Open-Source-Modell Entwicklern, Akademikern und Startups im Bereich der Biodiversität helfen wird, die Überwachung der Biodiversität in natürlichen Gebieten zu skalieren. Das Modell ist unter der Apache 2.0-Lizenz auf GitHub verfügbar, was eine weitgehend uneingeschränkte kommerzielle Nutzung ermöglicht.

Es ist jedoch zu beachten, dass Google nicht das einzige Unternehmen ist, das Open-Source-Tools zur Automatisierung der Analyse von Kamerafallenbildern anbietet. Microsofts AI for Good Lab hat beispielsweise PyTorch Wildlife entwickelt, ein KI-Framework, das vortrainierte Modelle für die Tiererkennung und -klassifizierung bereitstellt.

Die Veröffentlichung von SpeciesNet könnte einen bedeutenden Einfluss auf die Art und Weise haben, wie Forscher weltweit Biodiversitätsdaten verarbeiten und analysieren. Durch die Automatisierung der Bildklassifizierung können Forscher ihre Ressourcen effizienter nutzen und sich auf die Interpretation der Daten konzentrieren, anstatt Zeit mit der manuellen Durchsicht von Bildern zu verbringen.

Insgesamt stellt die Einführung von SpeciesNet einen wichtigen Schritt in der Nutzung von KI zur Unterstützung der Biodiversitätsforschung dar. Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Technologie weiterentwickeln wird und welche neuen Möglichkeiten sie für die Erforschung und den Schutz der Tierwelt eröffnen könnte.

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