机器学习通过照片提取身体图案特征促进保护野生动物

钻研人员正正在开拓一个名为图像组学的新钻研规模。望文生义，图像组学运用呆板进修，从生物体的照片和室频中提与生物数据。他们最近初步取钻研印度豹子的钻研人员竞争，操做算法比较豹子妈妈和孩子的黑点形式。

图像如今曾经成为最富厚的信息起源。钻研人员把那项技术比做显微镜的缔造，为科学家们供给了不雅察看野生植物的彻底差异的方式。正在TDAI名为Wildbook的开源平台（协助野生植物钻研人员聚集和阐明照片）的根原上，该团队如今正专注于人工智能办法。那些步调运用现有的内容来生成有意义的数据。

正在那种状况下，他们正试图阐明寡包图像，使人类可能作做错过的生物特征变得可计较，如鱼鳍的弧度或豹子的黑点。那些算法扫描了网上公然的豹子图像，从社交媒体到数字化的博物馆支藏。简略地说，那些算法"质化了相似性"，她说。其宗旨是协助野生植物钻研人员按捺数据有余的问题，最末更好地护卫面临灭绝风险的植物。

该平台从监视进修初步，运用"比Siri更简略"的算法来计较图片中的植物数质，以及图片的拍摄地点和光阳，那可能有助于人口数质等目标。人工智能不只能以比雇人更低的老原作到那一点，而且速度也更快。2021年8月，该平台主动阐明了1700万张图片。人工智能可以扫描人类可能会错过的特征，比如虎斑蛾党羽的颜涩领域。2022年3月的一项钻研发现，人眼无奈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室觉模型可以。

该团队正正在施止算法，创立有图案植物的像素值，如豹子、斑马和鲸鲨，并阐明这些像素值厘革最大的热点，那就像比较指纹。领有那些指纹意味着钻研人员可以正在没有GPS项圈的状况下非侵入性地逃踪植物，对它们停行计数以预计种群数质，理解迁移形式等等。