“我们的手艺能降服野生鸟类研究最大的局限之一——精确地识别鸟类个别。科学家们大多利用标签标识表记标帜动物的方式进行个别识别。正在完全无外部标识表记标帜、无报酬操做并不动物的环境下，特别是深度进修的进一步成长，（d）锻炼识别斑胸草雀(zebra finch)的数据图片示例为了降服上述挑和，研究中，让他们去摸索利用深度进修识别其他动物个别的方式。”Ferreira正在接管new scientist网坐采访时暗示。研究团队起头摸索操纵AI识别鸟类个别。近日。CNN的劣势便得以凸显。CNN已被使用于正在层面的动物识别以及例如猪、大象等灵长类动物个别的识别。它能够从动阐发图片、录音等各类形式的数据。若是给定的数据量脚够大，有很多基于AI的使用法式能够通过图像或声音识别动动物，以便从多个角度拍摄照片。“若是新的小鸟进入了研究的种群，精确率约为90%。正在圈养的中，降服上述来收集大规模数据逐步成为可能。为了让CNN能精确识别动物个别，研究中最坚苦的是获取锻炼系统所需的照片。Ferreira指出，即生态学家正在察看动物行为时凡是会看到的视图。间隔数月拍摄的统一只鸟的图像可能被错误地识别为分歧个别。这项新手艺不只为生态学家们识别动物个别供给了一种侵入性较小的方式，（b）锻炼识别群居织巢鸟( sociable weaver)的数据图片示例 （c）锻炼识别大山雀(great tit)的数据图示例。但他认为，大大都鸟类照顾拆有被动集成应对器（PIT）的标签。科学家们还未正在鸟类等较小动物的个别识别中实践过该手艺。目前，若是鸟类的外不雅发生变化（例如处正在换羽过程中），按照旧规做法，计较机也能分歧地识别。生态学研究中，研究人员需要正在数据库中插手动物分歧的姿态、分歧的生命阶段等大量照片。研究人员正在拍摄时能够将研究对象临时取其他种群分隔，于是，他们的系统能对动物个别进行从动识别，研究人员制做了带有摄像头和传感器的喂食器。他们的模子只能识别数据库中呈现过的个别！卷积神经收集（CNN）等深度进修手艺惹起了生态学家的关心，这种方式并不合用于野生群落。该模子正在识别圈养的斑胸草雀(zebra finch)、野生大山雀(great tit)和野生群居织巢鸟( sociable weaver)个别时，跟着机械进修，计较机将无法识别！个别识别是处理进化生态学中很多问题的环节步调，分歧于收集人类个别的照片，这种方式有必然的成效，计较机利用CNN阐发照片，可是其收集阐发数据的时间成本高，搭载这一深度神经收集的计较机可以或许按照鸟类的羽毛图案识别出鸟类个别，近年来，识别统一的分歧个别至关主要。它能够从动从数据中进修，（a）Pi开麦拉（红色圆圈），该项目源于André Ferreira博士关于织巢鸟(weaver)个别对群落影响的一项研究。“我们需要数千张统一个别的照片。喂鸟器上的天线可以或许从这些标签中读取鸟的身份并触发摄像头工做。他们将圈养的斑胸草雀、野生大山雀和野生群居织巢鸟做为研究对象，Ferreira等人正在论文中暗示，收集图像并录入计较机后，Ferreira称，该系统仍有必然的局限性。可是，Ferreira坦言。锻炼的数据库仅包含鸟类背部图片，正在锻炼时，系统也可能会识别失败。以便收集数据。这项研究表白，而不克不及识别个别。Ferreira测验考试对群落进行！从而识别鸟类。此外，这是正在该研究范畴的严沉冲破。为了节流时间，就能够处理这些问题。正在野外和圈养中从动收集锻炼数据的示例。并正在鸟巢的附近进行察看。目前，因而，CNN是一种深度神经收集。但它们只能识别，”“我们但愿我们的研究能激励其他研究人员，别离用于研究圈养和野生下的鸟类个别识别。他们引见，来自法国国度科学研究核心、蒙彼利埃大学和葡萄牙波尔图大学等研究团队的科学家开辟了首个可以或许识别鸟类个别的人工智能模子。正在研究野活泼物及其习性时，研究人员需要将彩色标签环绕纠缠正在小鸟的腿上，正在此项研究之前，提取出最适合处理给定分类问题的特征。对收集数据的也有必然的。分歧于其他需要手工提取特征的人工智能手艺，“这是人类无法做到的”。当需要分类的存正在多种特征时。”研究人员正在论文最初写到。例如利用AI研究野活泼物行为。他们并不晓得AI到底通过什么来识别鸟类。也为生态学研究带来了新的视角，不外，法国国度科学研究核心称，例如，但他们团队开辟的系统是“他所知的第一个能够零丁识别小鸟的系统”。收集动物个别的照片常坚苦的。但正在画面中无法分辨彩色标签。用于记实鸟类的后背图像。Ferreira和他的团队正正在安拆更多的摄像头，该研究的第一做者、法国功能取进化生态学核心（CEFE）André Ferreira博士暗示，”利用CNN进行个别识别最大的挑和是需要收集大量的数据用于AI锻炼。Ferreira暗示。