谷歌发布新版Perch AI模型,助力生物声学保护濒危物种

2 天前·来源:DeepMind Blog
谷歌Perch生物声学AI模型濒危物种保护

谷歌发布了新版Perch AI模型,用于分析生物声学数据以保护濒危物种。该模型提升了物种预测准确性,并扩展至水下环境如珊瑚礁。Perch已开源并在Kaggle提供,支持全球保护项目。

谷歌发布了Perch AI模型的更新版本,旨在帮助保护主义者分析生物声学数据以保护濒危物种,从夏威夷蜜旋木雀到珊瑚礁。Perch模型通过分析音频数据来识别鸟类、哺乳动物、两栖动物等动物的声音,以监测生态系统健康。新版模型在鸟类物种预测方面优于前代,能更好地适应新环境,特别是水下环境如珊瑚礁。它训练了更广泛的动物数据,包括哺乳动物、两栖动物和人为噪音,数据量翻倍,来自Xeno-Canto和iNaturalist等公共来源。Perch能处理数千甚至数百万小时的复杂声学场景,并回答多种问题,如动物数量或出生率。谷歌将新版Perch作为开源模型发布,并在Kaggle上提供。自2023年首次发布以来,Perch已被下载超过25万次,其工具已集成到生物学家的工具中,如康奈尔大学的BirdNet Analyzer。Perch还帮助BirdLife Australia和澳大利亚声学观测站为澳大利亚特有物种构建分类器,例如发现新的平原漫游鸟种群。夏威夷大学的LOHE生物声学实验室使用Perch监测和保护蜜旋木雀种群,速度比传统方法快近50倍。

背景阅读

生物声学是研究动物声音的科学,广泛应用于生态保护和物种监测。传统方法依赖人工分析音频数据,耗时且易出错。AI技术,特别是深度学习模型,通过自动识别和分类动物声音,显著提高了分析效率和准确性。谷歌的Perch模型是这一领域的代表,最初专注于鸟类声音识别,现已扩展至更多动物类别和环境。开源AI模型在保护生物学中越来越重要,促进全球合作和数据共享。类似工具如BirdNET Analyzer已广泛使用,支持濒危物种保护和研究。生物声学监测有助于减少对侵入性方法(如捕捉释放)的依赖,提供非侵入性、可持续的生态系统评估方式。

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