ذكاء اصطناعي
منصات
ريادة عربية
أجهزة ذكية
هواتف
برمجةجوجل تطلق SpeciesNet: نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر لتحديد أنواع الحياة البرية
2 د
أطلقت جوجل نموذج SpeciesNet، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر مصمم لتحديد أنواع الحيوانات من صور الكاميرات الفخية.
تم تدريب النموذج على أكثر من 65 مليون صورة بالتعاون مع مؤسسات بحثية مرموقة.
يتيح التعرف على أكثر من 2000 فئة، تشمل أنواعًا حيوانية وتصنيفات علمية وأشياء غير حية.
تم نشره على GitHub بموجب ترخيص مفتوح المصدر، مما يسمح باستخدامه في التطبيقات البحثية والتجارية دون قيود كبيرة.
أعلنت شركة جوجل عن إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم SpeciesNet، مصمم خصيصًا للتعرف على أنواع الحيوانات عبر تحليل الصور الملتقطة بواسطة الكاميرات الفخية. يأتي هذا النموذج كخطوة جديدة ضمن جهود الشركة لدعم الأبحاث البيئية وتعزيز فهم التنوع البيولوجي باستخدام الذكاء الاصطناعي.
دور الكاميرات الفخية في دراسة الحياة البرية
تعتمد الأبحاث البيئية على الكاميرات الفخية، وهي كاميرات رقمية متصلة بأجهزة استشعار تعمل بالأشعة تحت الحمراء، لمراقبة الحياة البرية وجمع البيانات عن مختلف الأنواع الحيوانية. ورغم الفوائد الكبيرة لهذه التقنية، إلا أن حجم البيانات التي تنتجها هذه الكاميرات غالبًا ما يكون هائلًا، ما يجعل تحليلها يستغرق أيامًا أو حتى أسابيع.
لمواجهة هذا التحدي، أطلقت جوجل منذ ست سنوات مبادرة Wildlife Insights ضمن برنامج Google Earth Outreach، وهي منصة تتيح للباحثين مشاركة وتحليل صور الحياة البرية بشكل أسرع وأكثر دقة عبر أدوات تحليل متطورة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
مزايا SpeciesNet ومصادر تدريبه
يعتمد SpeciesNet على قاعدة بيانات ضخمة تضم أكثر من 65 مليون صورة تم الحصول عليها من مصادر متعددة، بما في ذلك معهد سميثسونيان لبيولوجيا الحفظ، وجمعية حماية الحياة البرية، ومتحف كارولينا الشمالية للعلوم الطبيعية، وجمعية علم الحيوان في لندن. وتم تدريب النموذج على هذه الصور ليكون قادرًا على تصنيف الحيوانات بدقة عالية.
توضح جوجل أن SpeciesNet قادر على التعرف على أكثر من 2000 فئة مختلفة، تشمل:
- أنواع حيوانية محددة.
- تصنيفات علمية أوسع، مثل "الثدييات" أو "السنوريات" (Felidae).
- أشياء غير حية مثل "المركبات"، لضمان عدم الخلط بين الكائنات الحية والبيئة المحيطة بها.
وأكدت جوجل في مدونة رسمية أن "إطلاق SpeciesNet سيمكن المطورين والأكاديميين والشركات الناشئة العاملة في مجال التنوع البيولوجي من توسيع نطاق مراقبة الحياة البرية في البيئات الطبيعية".
إتاحة النموذج كمصدر مفتوح
تطرح جوجل SpeciesNet كمشروع مفتوح المصدر عبر منصة GitHub بموجب ترخيص Apache 2.0، مما يتيح للمطورين استخدامه بحرية في التطبيقات التجارية والبحثية دون قيود كبيرة.
منافسة بين عمالقة التكنولوجيا في هذا المجال
ورغم أهمية SpeciesNet، إلا أنه ليس النموذج الوحيد المفتوح المصدر في هذا المجال. فقد طورت شركة مايكروسوفت مشروعًا مشابهًا تحت اسم PyTorch Wildlife، وهو إطار ذكاء اصطناعي يعتمد على مكتبة PyTorch ويقدم نماذج مدربة مسبقًا لاكتشاف الحيوانات وتصنيفها تلقائيًا من صور الكاميرات الفخية.
يمثل SpeciesNet خطوة جديدة نحو تسخير الذكاء الاصطناعي لحماية البيئة وفهم التنوع البيولوجي بشكل أعمق، مما قد يفتح آفاقًا جديدة لمراقبة الحياة البرية حول العالم.
