堅(jiān)固耐用的低成本相機(jī)的廣泛使用性為研究人員監(jiān)測(cè)世界偏遠(yuǎn)地區(qū)的野生生物種群帶來(lái)了福音。但是檢查攝像機(jī)鏡頭需要花費(fèi)時(shí)間，而且只有這么多人可以做，這通常會(huì)給保護(hù)社區(qū)造成盲點(diǎn)。

DeepMind LLC相信人工智能可以提供解決方案。今天，Alphabet Inc.表示正在研究使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)跟蹤坦桑尼亞塞倫蓋蒂國(guó)家公園中的動(dòng)物。

該計(jì)劃是DeepMind與該地區(qū)許多生態(tài)學(xué)家和保護(hù)主義者之間的合作。它建立在將近十年前啟動(dòng)的動(dòng)物跟蹤計(jì)劃的基礎(chǔ)上，當(dāng)時(shí)一個(gè)獅子保護(hù)組織在整個(gè)國(guó)家公園內(nèi)設(shè)置了數(shù)百個(gè)運(yùn)動(dòng)觸發(fā)的攝像頭。研究人員使用這些相機(jī)拍攝的照片來(lái)研究大型哺乳動(dòng)物物種的行為，地理分布和種群數(shù)量。

挑戰(zhàn)在于，圖片中的動(dòng)物必須手工仔細(xì)標(biāo)記，以使數(shù)據(jù)具有科學(xué)價(jià)值。由于圖像量大且人手不足，從拍攝標(biāo)本到人類添加必要的注釋，最長(zhǎng)可能需要12個(gè)月的時(shí)間。

DeepMind建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型可以將等待時(shí)間縮短多達(dá)9個(gè)月。 AI不僅具有檢測(cè)和識(shí)別照片中動(dòng)物的能力，還可以同時(shí)對(duì)它們進(jìn)行計(jì)數(shù)。DeepMind說(shuō)，盡管仍在進(jìn)行中，但該模型已經(jīng)能夠?qū)ξ锓N進(jìn)行分類，其準(zhǔn)確性與人類相當(dāng)或更高。

使自動(dòng)攝像頭的鏡頭質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠穩(wěn)定的原因尤其令人印象深刻。DeepMind的研究人員在該小組的博客中寫道： “相機(jī)陷阱數(shù)據(jù)可能難以使用-動(dòng)物可能看起來(lái)不清晰，并且相對(duì)于相機(jī)可能處于許多不同的距離和位置?！?從某些角度來(lái)看，即使是人類，也難以準(zhǔn)確地識(shí)別動(dòng)物。

DeepMind通過在4，149個(gè)人注釋圖像集上進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性。這些照片來(lái)自在線眾包門戶網(wǎng)站Snapshot Serengeti，志愿者可通過該門戶手動(dòng)分類野生動(dòng)物照片以幫助專家。鑒于DeepMind的模型已經(jīng)可以與人類志愿者的準(zhǔn)確性相匹配，因此該模型的未來(lái)版本可能會(huì)完全不需要手動(dòng)注釋。

目前正在準(zhǔn)備在現(xiàn)場(chǎng)部署該軟件。DeepMind的研究人員寫道：“現(xiàn)場(chǎng)工作具有挑戰(zhàn)性，并充滿意想不到的危險(xiǎn)，例如電源線故障，互聯(lián)網(wǎng)訪問受限或無(wú)法訪問?！?“我們目前正在準(zhǔn)備在現(xiàn)場(chǎng)部署的軟件，并在安全的硬件要求和很少的Internet訪問中尋找安全運(yùn)行我們的預(yù)訓(xùn)練模型的方法。”