革新的な研究者チームは、個々の鳥を認識するためにコンピューターを訓練することにより、鳥の生物多様性の理解を促進するために人工知能（AI）を使用しました。
新しい研究は、AIを使用することができることを初めて示しますオンライン カジノ 携帯ロモーフィック個々の鳥を認識し、研究者が鳥の生物多様性を正確に測定できるようにする。
「コンピューターは、これらの個人を別に伝えることができないにもかかわらず、コンピューターが一貫して数十個の鳥を認識できることを示しています。そうすることで、私たちの研究は、野鳥の研究における最大の制限の1つを克服する手段を提供します。機能および進化のエコロジーセンター（cefe）、フランス、および研究の主著者。
個々の動物を互いに区別することは、鳥の生物多様性を長期的に監視し、気候変動から種を保護するために重要です。人間は、色の変動とサイズの違いを評価することで個々の鳥を識別できます。この方法は、多くの場合、エラーが時間がかかり、誤りがあります。
個々の鳥を識別するためのAIモデルのトレーニング
ジャーナル生態学と進化の方法,フランス、ドイツ、ポルトガル、南アフリカの研究所の研究者は、鳥の数千のラベル付けされた画像を収集し、このデータを使用してAIモデルを訓練およびテストするプロセスについて説明しています。この研究は、鳥でこれを行うための最初の成功した試みを表しています。
チームは、AIモデルを訓練して、偉大なおっぱい、社交的な織工、飼育されたシマウマのフィンチの野生集団の個々の鳥の画像を認識するように訓練しました。行動エコロジー。トレーニング後、AIモデルは、以前に見たことのない個人の画像でテストされ、野生種では90％以上、捕虜のゼブラフィンチで87％以上の精度がありました。
アンドレ・フェレイラ博士は次のように述べています。最終的に、このシステムの新しいアプリケーションを見つけて、過去に到達できないと思われる質問に答えるための十分なスペースがあります。」
個々の鳥を識別するという課題
AIモデルの場合、個人を正確に識別するには、数千のラベル付き画像でトレーニングする必要があります。ソーシャルメディア企業は、ユーザーが自発的にタグ付けされているさまざまな人々の何百万もの写真にアクセスできるため、人間の認識のためにこれを行うことができます。
チームは、カメラトラップとセンサーでフィーダーを構築することにより、この課題を克服しました。研究集団のほとんどの鳥は、ペットに移植されたマイクロチップのようなタグを携帯していました。
著者は、AIモデルが以前に示された個人のみを再識別できることを警告しています。 「モデルは、それらの写真の鳥が以前にモデルに知られている限り、新しい写真から鳥を識別することができます。
