【AI 做保育】Google AI 幫忙辨識野生動物照片,省下 3,000 倍作業時間

近年來 AI 技術培育和運用是各國投入心力開發的重點,最近因為疫情肆虐,人工智慧在運算病毒基因演化與傳染路徑上幫了大忙,也更加掀起各界對 AI 的討論,不過除了科學和醫療運用,其實人工智慧也能替生態保育盡一份力。

根據 世界野生動物保護組織 還有 聯合國全球環境報告 指出,脊椎動物整體數量從 1970 年代至今減少了 60 %,而且在下一個十年,有百萬種以上的物種恐怕將面臨絕種危機。

紅外線相機年拍百萬張照片,人工處理曠日費時

動物保護與環境保育類團體,不論要觀察動物習性生態,或是調查物種密度等,很常會需要架設「相機陷阱」(camera trap)另稱作「紅外線觸發相機」,藉由目標接近觸發紅外線啟動自動攝影,常用來捕捉野生動物影像。

但這些相機陷阱,光一整年拍下來的照片,多達數百萬張,若要靠人工一張一張檢查、分類、再篩選,所需要耗的時間相當驚人。如果要手動看 100 萬張照片,其中可能有將近一半是沒有拍到動物,或只拍到一小角的空景,光用想像的就覺得很恐怖。

針對這個問題 Google 去年啟動的 Wildlife Insights 可以協助研究學家,將拍到的相片上傳 Google Cloud,利用物種辨識 AI 試讀,判斷出相片裡面有沒有拍到動物,以及物種是什麼(如下圖)

Wildlife Insights

AI 辨識無效照片、標示物種,作業時間加速 3,000 倍

平均來說,以人力來檢查照片影像,每個小時最極限也只能處理 1,000 張照片,但如果用 Google AI 平台 來處理的話,影像分類和處理的速度,可以增加 3,000 倍以上,每小時能處理的照片能達到 3 千 6 百萬張。 除此之外,Google 也訓練 AI 系統去辨識拍到的動物是什麼物種,讓研究資料搜集可以更省時。

雖然要精準辨識物種,還需要克服很大的技術關卡,但以現在 Google AI 的辨識能力來說,已經可以辨識出 614 種物種,例如美洲豹、非洲象等,能達到 80% 至 98.6% 的準確度。更重要的是,沒拍到動物的這些無用空景照片,AI 可以快速辨識,不用再浪費研究學家的時間去篩選。Wildlife Insights Animal Classifier

透過人工智慧系統辨識照片中的動物,讓研究學者省下不必要的過濾時間,能把心力更放在研究身上,除此之外,AI 辨識眼算出來的資料,也能快速統計出這個區域有什麼樣的物種,計算出大概密度,可以讓決策者,或是希望影響決策的團體,能夠根據較準確的數據來制定相關政策。

參考資料

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