Google anunciou a abertura do código do modelo SpeciesNet ao público, aumentando significativamente a eficiência na pesquisa de espécies pelos cientistas. Em colaboração com o Wildlife Insights, o modelo já consegue identificar com precisão mais de 2.500 espécies de mamíferos em todo o mundo. Esta tecnologia de inteligência artificial não só liberta os cientistas do trabalho manual de triagem, como também, através de análises de imagens precisas, abre um novo capítulo na proteção da vida na Terra.
O que é o Google SpeciesNet?
O SpeciesNet é um modelo de inteligência artificial de código aberto desenvolvido pelo Google, treinado para identificar automaticamente cerca de 2.500 espécies de mamíferos, aves e répteis. Cada vez mais instituições e universidades utilizam o SpeciesNet para pesquisas de conservação. Desde 2019, o modelo vem sendo utilizado, e há um ano o Google lançou-o como uma ferramenta gratuita de código aberto. Atualmente, equipes de pesquisa usam-no para analisar e organizar dados de imagens. O SpeciesNet consegue identificar espécies de diferentes ângulos e sob várias condições de iluminação, mesmo capturando apenas partes do animal.
Como funciona o SpeciesNet?
O SpeciesNet opera na nuvem do Google. Ele ajuda os usuários do Wildlife Insights a rotular imagens. Todas as imagens verificadas podem, por sua vez, fornecer dados de treinamento para o próprio SpeciesNet. O Wildlife Insights é uma comunidade que hospeda 200 milhões de imagens rotuladas.
O SpeciesNet resolve um dos maiores obstáculos na conservação tradicional: a velocidade de processamento de dados.
Principais características:
Reconhecimento em grande escala: capaz de identificar cerca de 2.500 espécies de mamíferos, aves e répteis.
Alta precisão: taxa de acerto na identificação de animais de até 99,4%.
Processamento rápido: mesmo um laptop comum consegue processar 30.000 fotos por dia; com GPU, esse número pode ultrapassar 250.000 fotos.
Como o SpeciesNet ajuda na pesquisa
Câmeras podem capturar atividades de animais 24 horas por dia, mas transformar milhões de imagens em dados é extremamente trabalhoso para gestores de vida selvagem, biólogos e conservacionistas. O Instituto Humboldt na Colômbia usa o SpeciesNet para monitorar espécies na floresta amazônica, analisando dezenas de milhares de imagens coletadas. Os resultados revelaram mudanças nos períodos de migração de aves e nos padrões de atividade diária de animais selvagens, indicando que mamíferos estão se tornando mais noturnos para evitar ameaças e predadores.
O Departamento de Pesca e Caça de Idaho (IDFG), na região norte com maior cobertura florestal, implantou centenas de câmeras. O SpeciesNet classifica as imagens por espécie, acelerando significativamente a análise de milhões de fotos coletadas anualmente.
Na Austrália, que possui muitas espécies raras e únicas, a WildObs usa o SpeciesNet para identificar espécies importantes para a conservação local. Essas espécies são foco de monitoramento e proteção. Com o treinamento de IA, o SpeciesNet ajuda organizações a detectar espécies ameaçadas ou em perigo, mantendo a saúde das populações selvagens.
Este artigo sobre o modelo de código aberto do Google, “SpeciesNet”, que simplifica a rotulagem de espécies e melhora a eficiência na conservação, foi originalmente publicado na ABMedia.
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