Inteligencia artificial para la multi-clasificación de fauna en fotografías automáticas utilizadas en investigación científica

要約

自然環境の管理は、保全であろうと生産のためであろうと、野生生物を深く理解する必要があります。
野生動物の数、場所、および行動は、生態学と野生生物研究の研究の主な主題の1つです。
カメラトラップの使用は、自然の生息地で野生生物を捕らえる大量の写真を迅速に収集する機会を提供し、行動を変える可能性のある要因を避けます。
アルゼンチンのティエラ・デル・フエゴでは、管理を最適化し、これらの自然の生態系を保護するために、さまざまな草食動物（グアナコス、牛、羊）による森林使用に関する研究が行われています。
カメラトラップでは何百万もの画像の収集が可能ですが、そのような写真を解釈することは、手動処理のためのスケーラビリティの課題です。
その結果、これらの膨大なデータリポジトリに保存されている貴重な知識の多くは未タップのままです。
ニューラルネットワークと深い学習は、人工知能内の研究分野です。
過去10年間で、これらの2つの分野は、世界規模での画像認識に大きく貢献してきました。
生態学的および野生生物保全研究をこれらの新しい技術と組み合わせて、カメラトラップによって得られた写真から重要な情報を抽出し、さまざまな自然プロセスの理解に貢献し、関係する野生地域の管理を改善することができます。
私たちのプロジェクトの目的は、科学研究における大規模な課題に対処し、カメラトラップで撮影した写真に動物種を分類するためのニューラルネットワークモデルを開発することを目的としています。

要約(オリジナル)

The management of natural environments, whether for conservation or production, requires a deep understanding of wildlife. The number, location, and behavior of wild animals are among the main subjects of study in ecology and wildlife research. The use of camera traps offers the opportunity to quickly collect large quantities of photographs that capture wildlife in its natural habitat, avoiding factors that could alter their behavior. In Tierra del Fuego, Argentina, research is being conducted on forest use by different herbivores (guanacos, cows, sheep) to optimize management and protect these natural ecosystems. Although camera traps allow for the collection of millions of images, interpreting such photographs presents a scalability challenge for manual processing. As a result, much of the valuable knowledge stored in these vast data repositories remains untapped. Neural Networks and Deep Learning are areas of study within Artificial Intelligence. Over the past decade, these two disciplines have made significant contributions to image recognition on a global scale. Ecological and wildlife conservation studies can be combined with these new technologies to extract important information from the photographs obtained by camera traps, contributing to the understanding of various natural processes and improving the management of the involved wild areas. Our project aims to develop neural network models to classify animal species in photographs taken with camera traps, addressing large-scale challenges in scientific research.

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