人工智慧系統正在野外和籠養環境下自動收集訓練資料。
在動物行為的相關研究中，識別動物個體是最昂貴、最耗時的環節之一。這限制了科學家能夠研究的行為範圍和種群規模。科學家嘗試了很多識別方法，例如在鳥腿上綁色帶，但這會讓鳥類承受壓力。現在，這類問題有望透過人工智慧模型解決了。
據美國“優睿科”網站7月27日訊息稱，法國、德國、葡萄牙和南非的研究人員近日在《生態學和進化方法》雜誌中宣佈，他們的一項最新研究首次證明，人工智慧（AI）可以訓練計算機識別鳥類的不同個體。
論文第一作者、法國功能與進化生態學中心（CEFE）的Andre Ferreira博士介紹：“我們的研究結果表明，計算機能夠始終如一地識別出幾十種鳥類個體。透過計算機輔助，我們為克服野生鳥類研究中最大的侷限之一——準確識別種群個體提供瞭解決方案。”
在這項研究中，科學家引入了人工智慧技術，先收集成千上萬的、已做好標記的鳥類影象，然後再用這些資料來訓練和測試AI資料模型。這項研究是AI技術在鳥類研究中的首次成功應用。
Ferreira博士解釋：“非侵入性動物自動識別技術的發展，完全擺脫了作標記的程式，同時不再受研究人員操作的影響。這是該研究領域中的重大突破。這一系統有很廣闊的應用前景，可以解決很多難題。”
然而，獲得具有標籤的動物照片是困難的，這是技術的主要瓶頸。研究人員透過建造帶有攝像機阱和感測器的饋送器，成功克服了這一挑戰：一方面，研究中的大多數鳥類個體都攜帶了被動整合應答器（PIT）標籤；另一方面，鳥類餵食器上的天線能夠用這些標籤讀取鳥類的身份，並觸發開啟攝像機。
研究人員訓練人工智慧模型識別了幾種常見鳥類的影象，如野生大山雀、群居織雀和圈養斑胸草雀。之後，人工智慧模型對若干陌生的個體影象進行了識別。結果顯示，它對野生物種的識別準確率超過90%，對圈養斑胸草雀的識別準確率高達87%。
科界原創
編譯：朱明逸
審稿：alone
責編：雷鑫宇
期刊來源： 《生態學和進化方法》
期刊編號： 2041-210X
原文連結：
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/bes-rbf072120.php
【來源：秀秀科技】
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