Google ha lanzado un modelo de inteligencia artificial llamado SpeciesNet, que ayuda a identificar especies de animales analizando fotos tomadas por trampas de cámara. Estas trampas son cámaras digitales que utilizan sensores infrarrojos para estudiar la fauna. Aunque son útiles, generan grandes cantidades de datos que pueden tardar días o semanas en analizarse.

Para facilitar este proceso, Google creó Wildlife Insights hace aproximadamente seis años. Esta plataforma permite a los investigadores compartir, identificar y analizar imágenes de vida silvestre en línea, colaborando para acelerar el análisis de datos de las trampas de cámara. Muchas de las herramientas de análisis de Wildlife Insights utilizan SpeciesNet, que fue entrenado con más de 65 millones de imágenes disponibles públicamente, así como imágenes de organizaciones como el Instituto de Biología de la Conservación Smithsonian y la Sociedad de Conservación de la Vida Silvestre.

SpeciesNet puede clasificar imágenes en más de 2,000 categorías, que incluyen especies animales, grupos como “mamíferos” o “Felidae”, y objetos no animales como “vehículos”. Google mencionó en un blog que el lanzamiento de SpeciesNet permitirá a desarrolladores de herramientas, académicos y startups relacionadas con la biodiversidad mejorar el monitoreo de la biodiversidad en áreas naturales.

SpeciesNet está disponible en GitHub bajo una licencia Apache 2.0, lo que significa que se puede utilizar comercialmente con pocas restricciones. También es importante destacar que no es la única herramienta de código abierto para automatizar el análisis de imágenes de trampas de cámara; Microsoft tiene su propio marco llamado PyTorch Wildlife, que ofrece modelos preentrenados para la detección y clasificación de animales.