Con người có một thời gian khó khăn để xác định các loài chim riêng lẻ chỉ bằng cách nhìn vào các mẫu trên bộ lông của chúng. Một nghiên cứu quốc tế hiện đã chỉ ra làm thế nào máy tính có thể học cách phân biệt các loài chim riêng lẻ của cùng một loài.
Con người có một thời gian khó khăn để xác định các loài chim riêng lẻ chỉ bằng cách nhìn vào các mẫu trên bộ lông của chúng. Một nghiên cứu quốc tế có sự tham gia của các nhà khoa học hình thành nên CNRS, Đại học de Montpellier và Đại học Porto ở Bồ Đào Nha, trong số những nghiên cứu khác, đã chỉ ra cách máy tính có thể học cách phân biệt các loài chim cùng loài. Kết quả được công bố vào ngày 27 tháng 7 năm 2020 trong Phương pháp sinh thái và tiến hóa (Methods in Ecology and Evolution).
Sự khác biệt giữa các cá thể cùng loài là rất cần thiết trong nghiên cứu động vật hoang dã, quá trình thích nghi và hành vi của chúng. Các nhà khoa học từ trung tâm nghiên cứu CEFE về Sinh thái học và Sinh thái học tiến hóa (CNRS / Đại học Montpellier / Đại học Paul-Valéry-Montpellier / IRD / EPHE) và Trung tâm nghiên cứu về đa dạng sinh học và tài nguyên di truyền (CIBIO) lần đầu tiên xác định các loài chim riêng lẻ với sự trợ giúp của công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Họ đã phát triển một kỹ thuật cho phép họ thu thập một số lượng lớn các bức ảnh được chụp từ nhiều góc độ khác nhau của từng con chim đeo thẻ điện tử. Những hình ảnh này được đưa vào máy tính sử dụng công nghệ học sâu để nhận ra những con chim bằng cách phân tích các bức ảnh. Các máy tính có thể phân biệt từng con chim theo mô hình trên bộ lông của chúng, điều mà con người không thể làm được. Công nghệ này đã có thể xác định các mẫu vật từ quần thể của ba loài khác nhau: thợ dệt hòa đồng, ngực lớn và ngựa vằn.
Kỹ thuật mới này không chỉ dẫn đến một phương pháp nhận dạng ít xâm lấn hơn mà còn dẫn đến những hiểu biết mới về sinh thái, ví dụ, bằng cách mở ra cách sử dụng AI để nghiên cứu hành vi của động vật trong tự nhiên.

Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi CNRS . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :