- Google의 AI 도구 인 Sportnet은 전 세계 카메라 트랩의 이미지를 분석하여 야생 동물 모니터링 및 보존에 혁명을 일으킨다.
- Smithsonian과 같은 기관의 6 천 5 백만 개 이상의 이미지에 대해 교육을받은 Speciesnet은 이미지를 2,000 개 이상의 범주로 분류하여 다양한 종과 비 동물 단체를 식별합니다.
- Wildlife Insights는 공동 작업 플랫폼 역할을하여 전 세계적으로 생태 학적 데이터 분석을 신속하게 할 수 있습니다.
- 종들은 Github에서 오픈 소스 소프트웨어로 제공되어 보존 및 상업용 응용 분야의 혁신을 자극합니다.
- Google은 보존 AI를 향상 시키지만 Microsoft ‘s AI for Good Lab은 Pytorch Wildlife와 같은 대안을 제공하여 생물 다양성 보존을위한 옵션을 확대합니다.
- 종과 그 상대방은 지구 생태계를 이해하고 보호하는 데있어 기술 발전을 상징합니다.
전 세계적으로 카메라 트랩으로 캡처 한 끝없는 이미지의 흐름 뒤에 놀라운 일이 있습니다. Google이 공개 한이 정교한 오픈 소스 도구는 연구자들이 야생 동물을 모니터링하고 보호하는 방식을 혁신 할 것을 약속합니다.
전통적으로, 카메라 덫의 디지털 눈은 울창한 숲, 건조한 사바나 또는 무성한 정글에 빠져 나와 비밀스러운 삶을 살고있는 생물들의 솜씨를 포착합니다. 이 이미지는 생태 데이터의 금광이지만 분쇄 속도로 축적되어 연구자들이 몇 주 동안 스크린을 뚫을 수있는 힘들어 버릴 수 있습니다. Google Earth Alleach의 이니셔티브 인 Wildlife Insights에서 태어난 디지털 브레이드 인 Speciornet을 입력하십시오.
생생한 Google 보존 노력의 세계에서 Sportnet은 Sentinel로 서서 6 천 5 백만 개가 넘는 이미지로 교육을 받았습니다. 이 영상은 Smithsonian 및 Wildlife Conservation Society와 같은 생물 다양성 연구의 기둥에서 나온 것입니다. 끊임없이 보이는 신경망을 통해 종들은 이미지를 2,000 개 이상의 별개의 범주로 분류하여 일반적인 참새에서 찾기 어려운 큰 고양이에 이르기까지 모든 것을 식별합니다.
이것을 더욱 매력적으로 만드는 것은 공동 플랫폼 야생 동물 통찰력이 제공하는 공동 플랫폼 인 Wildlife Insights가 제공하는 것입니다. 디지털은 연구자들이 연합 할 수있는 디지털 피난처입니다. 종들은 동물 종뿐만 아니라“포유류”와 같은 더 넓은 범주를 식별 할 수있는 능력을 갖춘“차량”과 같은 비 동물 단체는이 집단적 노력에서 촉매제 역할을한다.
이 도구의 영향은 학업 홀의 영역을 넘어서 반향을 일으 킵니다. Google은 Apache 2.0 라이센스에 따라 Github에서 종을 액세스 할 수있게함으로써 새로운 환경 스타트 업 및 개발자가 상업 및 보존 목적으로 힘을 활용할 수있는 새로운 물결에 대한 수문을 엽니 다. 이 오픈 소스 정신은 혁신, 야망 및 생태 보호의 세계적 교향곡을 조성합니다.
이 기술적 인 도약 속에서 Microsoft의 AI를위한 AI는 Pytorch Wildlife와 함께 자체 여행을 계속하여 지구의 생물 다양성을 보존하는 데 전념하는 연구원들에게 풍부한 옵션을 제공합니다.
생태계가 불안정한 균형을 이루는 세상에서, 종들은 복잡한 삶의 웹을 이해하고 보존하는 단계를 상징하며, 자연의 놀라운 태피스트리를보고 이해하고 소중히 여기는 능력을 증폭시킵니다.
야생 동물 모니터링의 AI 혁명 : 종네의 숨겨진 재능을 발견
Speciesnet의 도입은 야생 생물 보존 노력의 상당한 도약으로 연구원, 개발자 및 보존 론자에게 힘을 실어주는 AI 중심 솔루션을 제공합니다. Google Earth Outreach의 Wildlife Insights 의이 혁신적인 기술은 고급 신경망을 활용하여 방대한 양의 생태 학적 데이터를 분석하는 힘든 작업을 간소화합니다. 다음은 시장의 영향, 혜택 및 잠재적 인 과제와 함께 Speciesnet의 미개발 잠재력에 대한 더 깊은 다이빙입니다.
종들이 야생 동물 모니터링을 변화시키는 방법
1. 효율적인 데이터 처리: 종들은 6 천 5 백만 개 이상의 이미지를 처리하여 2,000 개 이상의 범주로 빠르게 분류합니다. 이 방대한 이미지 라이브러리에는 Smithsonian 및 Wildlife Conservation Society와 같은 존경받는 기관의 기여가 포함됩니다.
2. 연구를 가속화합니다: 이미지 분석을 자동화함으로써 Speciesnet은 연구자들의 워크로드를 크게 줄여서 더 빠른 데이터 해석을 허용하고 잠재적으로 중요한 보존 노력을 가속화 할 수 있습니다.
3. 오픈 소스 액세스: Apache 2.0 라이센스에 따라 Github에서 릴리스 된 Speciesnet은 무료로 사용하고 수정할 수 있습니다. 이 오픈 소스 가용성은 글로벌 협업 및 혁신, 특히 환경 스타트 업 및 앱 개발과 같은 분야에 도움이됩니다.
4. 광범위한 응용 프로그램: 종의 식별을 넘어서, 종들은“차량”과 같은 비 동물 단체를 분류하여 보존 프로젝트와 상업용 용도 모두에 대한 적용에 다양성을 추가합니다.
실제 사용 사례
– 생물 다양성 연구: 보존 론자들은 전략적 보호 조치를 지원하는 멸종 위기 종을 신속하게 식별하고 추적 할 수 있습니다.
– 인간-동물 분쟁 관리: 인간의 존재 또는 차량을 식별함으로써 Speciesnet은 보호 지역에서 인간의 시일 라이프 상호 작용을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
– 시민 과학 프로젝트: 카메라 트랩을 설정하는 데 사용할 수있는 DIY 키트를 사용하여 비전문가 자원 봉사자들은 귀중한 생태 데이터 수집에 참여할 수 있습니다.
산업 동향 및 시장 예측
– 보존의 AI: Sportset 및 Microsoft의 Pytorch Wildlife와 같은 AI 기술은 보존에서 견인력을 얻고 있으며, 환경 부문에서 매년 15% 증가 할 것으로 예상됩니다 (출처 : Technavio).
– 보존의 스타트 업: 오픈 소스 AI 도구는 앱 개발 및 데이터 관리 서비스에 중점을 둔 새로운 보존 기술 스타트 업을 촉진 할 가능성이 높습니다.
도전과 한계
– 다양한 환경의 정확성: 종들은 다양한 지형이나 조명 조건에서 도전에 직면하여 종 식별의 정확성에 영향을 미칩니다.
– 데이터 개인 정보 보호 문제: 오픈 소스 특성은 민감한 위치 데이터가 밀렵 위험을 초래하지 않도록 신중한 취급이 필요합니다.
장단점 개요
장점 :
– 분석 시간이 크게 줄었습니다
– 협업 및 데이터 공유를 지원합니다
– 보존을 넘어 확장되는 다목적 응용
– 기술 및 환경 스타트 업의 혁신을 자극합니다
단점 :
– 다양한 환경에서 잠재적 정확도 제한
– 오용을 방지하기 위해 강력한 데이터 처리 프로토콜이 필요합니다
보존 주의자들을위한 빠른 팁
– 협업 최대화: 야생 동물 통찰력을 활용하여 글로벌 연구원 네트워크와 연결하고 결과를 효율적으로 공유합니다.
– 오픈 소스를 활용하십시오: 보존 요구에 맞는 맞춤형 응용 프로그램을 만들기위한 종 네트의 기능을 실험하십시오.
– 시민 과학자들을 참여시킵니다: 원격 카메라 키트를 사용하여 생물 다양성 데이터베이스를 풍부하게하는 데이터 수집에 대중을 참여시킵니다.
Speciesnet 및 Conservation Partnerships에 대한 자세한 내용은 공식 Google Earth Outreach 사이트를 방문하십시오.
우리가 AI를 계속 받아들이면서 종 네트와 같은 도구는 지구의 생물 다양성을 이해하고 보존하기위한 새로운 길을 열어줍니다. 협업 및 혁신적인 기술 솔루션을 통해 우리는 미래 세대를 위해 자연 세계를 보호 할 수있는 잠재력을 유지합니다.
