DeepMind是一家總部位于英國的人工智能研究子公司，于2014年以5億美元的價(jià)格被Alphabet收購，今天他的科學(xué)團(tuán)隊(duì)正在開展詳細(xì)的生態(tài)研究，以開發(fā)有助于研究坦桑尼亞塞倫蓋蒂國家公園動(dòng)物物種行為的人工智能系統(tǒng)。它希望加快對(duì)數(shù)百個(gè)運(yùn)動(dòng)探測(cè)現(xiàn)場(chǎng)攝像機(jī)數(shù)據(jù)的分析，這些攝像機(jī)自9年前由塞倫蓋蒂獅子研究計(jì)劃部署以來已經(jīng)捕獲了數(shù)百萬張圖像。

“塞倫蓋蒂是世界上最后一個(gè)擁有大型哺乳動(dòng)物完整社區(qū)的遺址之一......隨著人類對(duì)公園的侵犯變得更加激烈，這些物種被迫改變他們的行為以求生存，”DeepMind寫道：博客文章。“增加農(nóng)業(yè)，偷獵和氣候異常會(huì)導(dǎo)致動(dòng)物行為和種群動(dòng)態(tài)的變化，但這些變化發(fā)生在空間和時(shí)間尺度上，難以用傳統(tǒng)的研究方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)。”

近十年來，保護(hù)主義者利用前面提到的相機(jī)來監(jiān)視公園核心區(qū)內(nèi)的動(dòng)物，使他們能夠研究他們的分布和人口統(tǒng)計(jì)。然而，這些圖像在沒有注釋的情況下沒有多大用處，這就是為什么志愿者使用名為Zooniverse的基于網(wǎng)絡(luò)的工具手工識(shí)別物種的原因。由此產(chǎn)生的語料庫目前具有約50種不同物種的數(shù)量，但從觸發(fā)相機(jī)到生成標(biāo)簽仍需要將近一年的時(shí)間。

這就是DeepMind使用Snapshot Serengeti數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練可以自動(dòng)檢測(cè)，識(shí)別和計(jì)數(shù)動(dòng)物的AI模型的原因。該公司的科學(xué)家聲稱，他們的預(yù)訓(xùn)練系統(tǒng)很快將在現(xiàn)場(chǎng)部署，可以與該區(qū)域數(shù)百種物種中的大多數(shù)物種相比(或更好)人類注釋器。此外，他們表示，它可以將數(shù)據(jù)處理流程縮短長(zhǎng)達(dá)九個(gè)月，并且可以很快安全地運(yùn)行在具有不可靠互聯(lián)網(wǎng)訪問權(quán)限的“適度”硬件上。

“我們開發(fā)了一個(gè)強(qiáng)大的模型，用于檢測(cè)和分析野外數(shù)據(jù)中的動(dòng)物種群，并幫助整合數(shù)據(jù)，使非洲不斷增長(zhǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)能夠建立人工智能系統(tǒng)，我們希望這些系統(tǒng)能夠擴(kuò)展到其他公園， “DeepMind寫道。“我們希望有助于使人工智能研究更具包容性 - 無論是我們應(yīng)用的領(lǐng)域類型，還是開發(fā)人員的領(lǐng)域。”

DeepMind遠(yuǎn)不是第一個(gè)將AI應(yīng)用于生態(tài)學(xué)的人。微軟最近強(qiáng)調(diào)了一家位于Santa Cruz的創(chuàng)業(yè)公司 - Conservation Metrics--正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來追蹤非洲大草原的大象。另外，一組研究人員開發(fā)了一種在Snapshot Serengeti上訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠以96.6%的準(zhǔn)確度識(shí)別，描述和計(jì)算野生動(dòng)物。英特爾的TrailGuard AI系統(tǒng)通過使用離線的設(shè)備上AI算法檢測(cè)嵌入式攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)來防止偷獵。昆士蘭大學(xué)的科學(xué)家使用谷歌的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練一種能夠自動(dòng)檢測(cè)海洋圖像中海牛的算法。