人工智能將野生動物追蹤時間從數月縮短至數天

(https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1365-2664.70370)

 人工智能可以大大加快利用遠端相機追蹤野生動物的艱苦工作，將分析時間從數月甚至一年縮短到幾天，同時還能得出與人類幾乎相同的科學結論。這是由華盛頓州立大學和谷歌的研究人員領導的一項新研究得出的結論。研究團隊測試了全自動人工智能系統能否取代人類處理在華盛頓州、蒙大拿州冰川國家公園和瓜地馬拉瑪雅生物圈保護區收集的數十萬至數百萬張相機陷阱影像。他們發現，對於大多數物種而言，基於人工智能辨識圖像所建構的模型與人類專家所建構的模型高度吻合。在動物分佈地點和影響它們的環境因素等關鍵指標上，結果在約85%至90%的情況下一致，僅在少數稀有或難以識別的物種中存在少量差異。

這對自然保育可能意義重大。更快的處理速度意味著研究人員和野生動物管理人員可以更快地從收集數據過渡到做出決策，從而有可能幫助研究人員更快地找到答案，以便他們能夠更好地制定野生動物管理和保育決策。早期的人工智能工具透過過濾掉空白影像（通常佔總數的60%到70%）在一定程度上緩解了這個問題，但仍需要人工審核數萬張包含動物的照片。這項新研究旨在檢驗是否可以省去最後這一人工步驟。論文創建了SpeciesNet全自動處理仍需要人工審核數照片，現在只需幾天即可完成，將原本需要數月才能完成的瓶頸期縮短到大約一周。

這種效率提升可能具有變革性意義，尤其對規模較小或資金不足的自然保護組織而言更是如此。它還可以讓研究人員在不受資料處理能力限制的情況下，擴大監測工作範圍。