7月28日 消息：配有雙筒望遠(yuǎn)鏡和野外書籍的觀鳥者可以很好地識(shí)別物種，但是他們很難識(shí)別鳥群中具體的個(gè)體。

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現(xiàn)在，一種新的人工智能工具可以幫人類完成這項(xiàng)棘手的任務(wù)，并且有可能為研究鳥類行為提供新的見解。

科學(xué)家們首先訓(xùn)練人工智能識(shí)別野生大山雀以及圈養(yǎng)斑馬雀的標(biāo)記圖像。然后，他們?cè)谝郧皬奈匆娺^的同一種鳥的新照片上測(cè)試了這個(gè)系統(tǒng)。該小組稱人工智能正確識(shí)別了90%以上的野生物種和87%的圈養(yǎng)物種。

注：圖片來自besjournals

“我們的研究表明，即使我們無法分辨出這些個(gè)體，電腦也能始終識(shí)別出幾十只單獨(dú)的鳥，”該研究的主要負(fù)責(zé)人安德烈·費(fèi)雷拉博士說。

“通過這樣做，我們的研究提供了一種方法，來克服野生鳥類研究中大的局限之一——可靠地識(shí)別個(gè)體?！?/p>

人工識(shí)別鳥類的方法——比如在它們的腿上綁上彩色的帶子來區(qū)分它們——可能會(huì)給動(dòng)物帶來壓力，也會(huì)耗費(fèi)研究人員的時(shí)間。

AI工具可以提供一種更優(yōu)的替代方法，但它們?nèi)匀恍枰獙?duì)大量有標(biāo)記的圖片進(jìn)行訓(xùn)練。在Facebook使用的人類識(shí)別系統(tǒng)中，這不是一個(gè)大問題，因?yàn)橛脩裘刻於甲栽干蟼骱蜆?biāo)記數(shù)百萬張照片。但是動(dòng)物就不太可能分享大量個(gè)體的照片。

于是，研究人員通過構(gòu)建帶有攝像機(jī)和傳感器的喂食器來解決這個(gè)問題。他們研究的大多數(shù)鳥類都裝有電子標(biāo)簽，類似于植入寵物狗和貓身上的微芯片。當(dāng)傳感器檢測(cè)到其中一個(gè)標(biāo)簽時(shí)，就會(huì)觸發(fā)攝像頭拍照。最終，系統(tǒng)建立了一個(gè)足夠大的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練人工智能在野外識(shí)別小鳥。

該團(tuán)隊(duì)承認(rèn)該工具有一些主要的局限性。如果鳥類的外觀發(fā)生變化，比如它們脫落羽毛，它就很難識(shí)別它們。但他們相信采用更大的數(shù)據(jù)集將克服這些挑戰(zhàn)。

據(jù)稱，該系統(tǒng)識(shí)別動(dòng)物個(gè)體的能力將改善對(duì)鳥類的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，并幫助它們免受氣候變化等威脅。對(duì)于業(yè)余鳥類學(xué)家來說，它有一天會(huì)成為他們觀鳥工具中的另一個(gè)有用的工具。

當(dāng)前名稱：這個(gè)AI工具可以做到“鳥臉識(shí)別”了，準(zhǔn)確率達(dá)90%
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