Google, vahşi yaşam araştırmalarını kolaylaştırmak için geliştirdiği SpeciesNet adlı yeni yapay zekâ modelini duyurdu. Açık kaynak olarak kullanıma sunulan bu model, özellikle kamera tuzaklarından elde edilen büyük miktardaki görüntüleri analiz ederek hayvan türlerini tanımlamayı hedefliyor. Bilim insanları, çevreciler ve doğa koruma uzmanları, vahşi yaşamı incelemek için yaygın olarak kızılötesi sensörlerle donatılmış kamera tuzakları kullanıyor. Ancak bu yöntemle büyük hacimli veri üretilmesi, analiz sürecini oldukça zaman alıcı hâle getiriyor.
Google, bu sorunu çözmek amacıyla yaklaşık altı yıl önce Google Earth Outreach girişiminin bir parçası olarak Wildlife Insights platformunu geliştirdi. Wildlife Insights, araştırmacıların vahşi yaşam fotoğraflarını yükleyerek analiz etmelerine ve paylaşmalarına olanak tanıyor. Böylece, geleneksel yöntemlere kıyasla kamera tuzaklarından elde edilen verilerin işlenmesi çok daha hızlı ve verimli hâle geliyor.
Google’ın paylaştığı bilgilere göre, SpeciesNet, 65 milyondan fazla halka açık görüntü ve çeşitli doğa koruma kuruluşlarının arşivlerinden toplanan fotoğraflarla eğitildi. Bu kuruluşlar arasında Smithsonian Koruma Biyolojisi Enstitüsü, Yaban Hayatı Koruma Derneği, Kuzey Karolina Doğa Bilimleri Müzesi ve Londra Zooloji Derneği gibi saygın kurumlar bulunuyor.
Model, sadece belirli hayvan türlerini tanımlamakla kalmıyor, aynı zamanda memeliler (Mammalia), kedi ailesi (Felidae) gibi taksonomik kategoriler ile araç gibi hayvan olmayan nesneleri de sınıflandırabiliyor. Google’ın açıklamasına göre, SpeciesNet 2.000’den fazla etikete sahip. Bu geniş veri seti, araştırmacılara farklı türleri ayırt etme ve büyük hacimli verileri daha hızlı işleme konusunda büyük bir avantaj sağlıyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Google Gmail için sesle çalışan yeni yapay zekâ özelliğini test ediyor
Google, A24’e 75 milyon dolar yatırdı ve yapay zekâ için kolları sıvadı
Google Fitbit Air için ilk güncellemeyi yayınladı
Google Gemini artık fotoğraflarınızı kullanarak size özel görseller oluşturabiliyor
Google Pixel telefonlar sonunda Samsung’daki bu özelliğe kavuşabilir
Google, SpeciesNet’i geliştirmedeki temel amaçlarının biyolojik çeşitliliğin izlenmesini kolaylaştırmak olduğunu belirtiyor. Şirketin yayınladığı blog yazısında, modelin doğal alanlardaki türlerin takibini daha erişilebilir hâle getireceği vurgulanıyor. Yapay zekâ destekli analizlerin artması, bilim insanlarının nesli tükenme tehlikesiyle karşı karşıya olan hayvanları daha iyi izlemesine ve ekosistem değişimlerini daha hızlı tespit etmesine yardımcı olabilir.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
Teknoblog'un satış ortaklıkları vardır. Bunlar, editoryal içeriği etkilemez, ancak Teknoblog, satış ortaklığı bağlantıları üzerinden satın alınan ürünler için komisyon kazanabilir.
SpeciesNet, Apache 2.0 lisansı ile GitHub üzerinden erişime açıldı. Bu lisans, geliştiricilere modelin ticari projeler de dahil olmak üzere geniş bir kullanım alanında değerlendirilmesine olanak tanıyor. Böylece akademisyenler ve yazılım geliştiriciler, SpeciesNet’i kullanarak yeni analiz araçları ve yapay zekâ destekli doğa gözlem projeleri oluşturabilecek.
Google daha önce benzer nitelikte başka bir yapay zekâ modeli de sunmuştu
Öte yandan, Google’ın sunduğu SpeciesNet, kamera tuzağı görüntülerini analiz etmeye yönelik ilk açık kaynaklı yapay zekâ modeli değil. Microsoft’un AI for Good Lab tarafından geliştirilen PyTorch Wildlife adlı yapay zekâ çerçevesi de önceden eğitilmiş modeller sunarak hayvan tespiti ve sınıflandırmasını destekliyor. Bu tür yapay zekâ tabanlı araçlar, vahşi yaşam araştırmalarının daha hızlı, ölçeklenebilir ve verimli olmasını sağlıyor.
Google’ın SpeciesNet’i açık kaynak olarak yayınlaması, biyolojik çeşitlilik araştırmalarında yapay zekâ kullanımını artırabilir. Modelin yaygın şekilde benimsenmesi, çevre koruma çalışmaları, doğal yaşam alanlarının takibi ve bilimsel araştırmalarda veri analiz süreçlerinin hızlandırılmasına katkı sağlayabilir. Özellikle nesli tükenme riski taşıyan türlerin daha etkin bir şekilde izlenmesi, ekosistem değişikliklerinin daha hızlı fark edilmesi ve doğa koruma projelerinin daha bilimsel verilere dayanarak yürütülmesi açısından büyük bir potansiyel sunuyor.
