“慧眼”识鸟，人工智能推进动物行为学研究
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人工智能系统正在野外和笼养环境下自动收集训练数据 。
在动物行为的相关研究中 ， 识别动物个体是最昂贵、最耗时的环节之一 。 这限制了科学家能够研究的行为范围和种群规模 。 科学家尝试了很多识别方法 ， 例如在鸟腿上绑色带 ， 但这会让鸟类承受压力 。 现在 ， 这类问题有望通过人工智能模型解决了 。
据美国“优睿科”网站7月27日消息称 ， 法国、德国、葡萄牙和南非的研究人员近日在《生态学和进化方法》杂志中宣布 ， 他们的一项最新研究首次证明 ， 人工智能（AI）可以训练计算机识别鸟类的不同个体 。
论文第一作者、法国功能与进化生态学中心（CEFE）的Andre Ferreira博士介绍：“我们的研究结果表明 ， 计算机能够始终如一地识别出几十种鸟类个体 。 通过计算机辅助 ， 我们为克服野生鸟类研究中最大的局限之一——准确识别种群个体提供了解决方案 。 ”
在这项研究中 ， 科学家引入了人工智能技术 ， 先收集成千上万的、已做好标记的鸟类图像 ， 然后再用这些数据来训练和测试AI数据模型 。 这项研究是AI技术在鸟类研究中的首次成功应用 。
Ferreira博士解释：“非侵入性动物自动识别技术的发展 ， 完全摆脱了作标记的程序 ， 同时不再受研究人员操作的影响 。 这是该研究领域中的重大突破 。 这一系统有很广阔的应用前景 ， 可以解决很多难题 。 ”
然而 ， 获得具有标签的动物照片是困难的 ， 这是技术的主要瓶颈 。 研究人员通过建造带有摄像机阱和传感器的馈送器 ， 成功克服了这一挑战：一方面 ， 研究中的大多数鸟类个体都携带了被动集成应答器（PIT）标签；另一方面 ， 鸟类喂食器上的天线能够用这些标签读取鸟类的身份 ， 并触发开启摄像机 。
研究人员训练人工智能模型识别了几种常见鸟类的图像 ， 如野生大山雀、群居织雀和圈养斑胸草雀 。 之后 ， 人工智能模型对若干陌生的个体图像进行了识别 。 结果显示 ， 它对野生物种的识别准确率超过90% ， 对圈养斑胸草雀的识别准确率高达87% 。
科界原创
编译：朱明逸
【“慧眼”识鸟，人工智能推进动物行为学研究】审稿：alone
责编：雷鑫宇
期刊来源： 《生态学和进化方法》
期刊编号： 2041-210X
原文链接：
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/bes-rbf072120.php
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