AI 专家开发大数据方法用于野生动物保护

一组位于埃科尔波利泰克联邦拉桑特安学院的 artificial intelligence (AI) 和 animal ecology 专家开发了一种新的大数据方法，以增强对野生动物物种的研究和改善野生动物保护。

该新研究发表在 Nature Communications。

收集野生动物数据

动物生态领域现在依赖于大数据和物联网，通过卫星、无人机和自动相机等技术收集了大量关于野生动物种群的数据。这些新技术可以更快地开发研究成果，同时也尽量减少对自然栖息地的干扰。

许多 AI 程序用于分析大型数据集，但它们通常过于通用，不能精确地观察到野生动物的行为和外貌。

科学家团队开发了一种新的方法来解决这个问题，他们通过结合计算机视觉和生态学家的专业知识来实现这一点。

利用生态学家的专业知识

生态学家目前使用 AI 和计算机视觉从图像、视频和其他视觉形式的数据中提取关键特征，这使得他们能够执行诸如分类野生动物物种和计数个别动物等任务。然而，通常用于处理此类数据的通用程序在利用现有动物知识方面存在局限性。它们也难以自定义，并且容易出现与敏感数据相关的道德问题。

Devis Tuia 教授是 EPFL 环境计算科学和地球观测实验室的负责人，也是该研究的首席作者。

“我们希望吸引更多研究人员对这个主题感兴趣，并汇集他们的努力，以便在这一新兴领域中取得进展。AI 可以成为野生动物研究和环境保护更广泛领域的关键催化剂，” Tuia 教授说。

为了减少训练有素的 AI 程序识别特定物种的错误率，计算机科学家需要利用动物生态学家的知识。

Mackenzie Mathis 教授是 EPFL 的 Bertarelli 基金会整合神经科学椅位的负责人，也是该研究的共同作者。

“这是生态学和机器学习融合的关键之处：领域生物学家对所研究的动物具有巨大的领域知识，我们作为机器学习研究人员的工作是与他们合作，共同开发工具来找到解决方案，”她说。

这不是 Tuia 和研究团队第一次解决这个问题。该团队此前曾开发过一个程序，基于无人机图像识别动物物种，而 Mathis 和她的团队开发了一个开源软件包，以帮助科学家估计和跟踪动物姿势。

至于新的工作，团队希望它能够吸引更广泛的受众。

“一个社区正在逐渐形成，” Tuia 说。”到目前为止，我们使用口口相传的方式建立了一个初步网络。我们从两年前开始与现在文章的其他首席作者合作：也是在 EPFL 的 Benjamin Kellenberger；美国加州理工学院的 Sara Beery；以及德国马克斯·普朗克研究所的 Blair Costelloe。”