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在保护方面，第一步是了解剩下多少动物。但这正是经常广泛和混乱的保护区内的问题。现在，研究人员已经开辟出一种方法，可以在未来促进动物“人口普查”：对人工智能进行培训，使他们能够独立评估相应区域的无人机照片，并在其中识别出追寻和计数的动物。
无人机长期以来向来是生物学家的实用工具：使用远程操纵的摄像机眼睛，他们观察企鹅的殖民地，监视野生动物保护区的围栏或陪伴他们的航班上的鸟类。原则上，无人机也适用于对动物种群进行计数：它们可以自动创建某个陆地区域的照片，从而也可以描述该区域内的动物 - 理论上。
人工智能作为帮手
但实际上，这并不容易，因为问题在于对这些照片的评价：这类照片中的动物通常难以与灌木和岩石等景观元素区分开来。对于研究人员来说，这是一项繁琐且耗费精力的工作，到目前为止，常见的模式识别软件已经不堪重负。现在，瓦赫宁根大学的Benjamin Kellenberger及其同事已经开辟出这个问题的解决方案：他们使用人工智能作为计数辅助工具。
该计划基于深度学习的原则，可以通过培训独立学习，将动物与其他类似外观的形式区分开来。作为国际众包活动的一部分，约有200名志愿者从纳米比亚Kuziku自然保护区的大草原上搜索了数千张航空照片，以提供必要的训练图像。然后将培训图像提交给AI计划进行评估，对于每个错误的评估都有负面反馈。
没有动物可能会被忽视
决定因素：“清理图像材料的第一阶段是最长和最费力的一个”，Kellenberger的同事Devis Tuia解释道。“但如果没有动物被忽视，它只能由人工智能接管。因此，软件必须有相当高的耐受性，即使这将导致更多的假阳性结果，例如，错误地认定为动物灌木丛中。“为了实现这一目标，AI得到一个点球点时，他们解释的丛林的动物。但如果该计划忽视了一只动物或者没有认出它，那么就有80个负面因素。这就是软件学会不要错过动物的方法。