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机器学习通过照片提取身体图案特征促进保护野生动物

2022-04-21 10:29 cnBeta.COM

导读:该平台从监督学习开始,使用"比Siri更简单"的算法来计算图片中的动物数量,以及图片的拍摄地点和时间,这可能有助于人口数量等指标。人工智能不仅能以比雇人更低的成本做到这一点,而且速度也更快。

  研究人员正在开拓一个名为图像组学的新研究领域。顾名思义,图像组学使用机器学习,从生物体的照片和视频中提取生物数据。他们最近开始与研究印度豹子的研究人员合作,利用算法比较豹子妈妈和孩子的斑点模式。

  图像现在已经成为最丰富的信息来源。研究人员把这项技术比作显微镜的发明,为科学家们提供了观察野生动物的完全不同的方式。在TDAI名为Wildbook的开源平台(帮助野生动物研究人员收集和分析照片)的基础上,该团队现在正专注于人工智能方法。这些程序使用现有的内容来生成有意义的数据。

  在这种情况下,他们正试图分析众包图像,使人类可能自然错过的生物特征变得可计算,如鱼鳍的弧度或豹子的斑点。这些算法扫描了网上公开的豹子图像,从社交媒体到数字化的博物馆收藏。简单地说,这些算法"量化了相似性",她说。其目的是帮助野生动物研究人员克服数据不足的问题,最终更好地保护面临灭绝风险的动物。

  该平台从监督学习开始,使用"比Siri更简单"的算法来计算图片中的动物数量,以及图片的拍摄地点和时间,这可能有助于人口数量等指标。人工智能不仅能以比雇人更低的成本做到这一点,而且速度也更快。2021年8月,该平台自动分析了1700万张图片。人工智能可以扫描人类可能会错过的特征,比如虎斑蛾翅膀的颜色范围。2022年3月的一项研究发现,人眼无法区分雄性多态木虎蛾的基因型,但具有紫外线敏感性的蛾子视觉模型可以。

  该团队正在实施算法,创建有图案动物的像素值,如豹子、斑马和鲸鲨,并分析那些像素值变化最大的热点,这就像比较指纹。拥有这些指纹意味着研究人员可以在没有GPS项圈的情况下非侵入性地追踪动物,对它们进行计数以估计种群数量,了解迁移模式等等。