Google enthüllt SpeciesNet: KI für die Identifizierung von Wildtieren
Google hat kürzlich SpeciesNet, ein KI-Modell, als Open Source freigegeben. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, verschiedene Tierarten zu identifizieren, indem es Fotos analysiert, die von Kamerafallen aufgenommen wurden. Diese sind im Wesentlichen Digitalkameras mit Infrarotsensoren, die von Forschern weltweit genutzt werden, um Wildtierpopulationen zu überwachen. Die Herausforderung bei diesen Kamerafallen ist das enorme Datenvolumen, das sie erzeugen, dessen Analyse erhebliche Zeit in Anspruch nehmen kann.
Um dieses Problem zu lösen, hat Google vor etwa sechs Jahren Wildlife Insights im Rahmen seines Google Earth Outreach-Philanthropieprogramms eingeführt. Diese Plattform ermöglicht es Forschern, Wildtierbilder hochzuladen, zu teilen und gemeinsam zu analysieren, was den Prozess der Datenanalyse von Kamerafallen erheblich beschleunigt.
SpeciesNet, das viele der Analysetools auf Wildlife Insights antreibt, wurde mit einem beeindruckenden Datensatz von über 65 Millionen Bildern trainiert. Diese Bilder stammen aus öffentlichen Sammlungen sowie von namhaften Organisationen wie dem Smithsonian Conservation Biology Institute, der Wildlife Conservation Society, dem North Carolina Museum of Natural Sciences und der Zoological Society of London.

Ausgabe von SpeciesNet. Bildnachweis: Universität von Minnesota Laut Google ist SpeciesNet in der Lage, Bilder in über 2.000 verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Diese Kategorien umfassen nicht nur spezifische Tierarten, sondern auch breitere Taxa wie „Säugetiere“ oder „Felidae“ sowie Nicht-Tier-Objekte wie „Fahrzeug“.
In einem am Montag veröffentlichten Blogbeitrag betonte Google, dass die Freigabe von SpeciesNet als Open-Source-Tool Entwicklern, Akademikern und auf Biodiversität fokussierten Startups ermöglicht, ihre Überwachung der Biodiversität in natürlichen Umgebungen zu verbessern. Das Modell ist auf GitHub unter einer Apache 2.0-Lizenz verfügbar, was bedeutet, dass es mit minimalen Einschränkungen kommerziell genutzt werden kann.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass Google nicht der einzige Akteur in diesem Bereich ist. Microsofts AI for Good Lab bietet ebenfalls PyTorch Wildlife, ein weiteres Open-Source-KI-Framework, das vortrainierte Modelle umfasst, die speziell für die Erkennung und Klassifizierung von Tieren in Kamerafallenbildern optimiert sind.
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Kommentare (49)
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KeithNelson
21. August 2025 23:01:34 MESZ
This AI wildlife identifier sounds cool! 🦒 Imagine rangers using it to track endangered species in real-time. Hope it’s accurate and doesn’t mix up a tiger with a tabby cat!
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DanielLewis
18. August 2025 20:01:09 MESZ
Super cool that Google open-sourced SpeciesNet! 🦒 Identifying wildlife from camera traps sounds like a game-changer for conservation. Wonder how accurate it is in dense forests?
0
RobertHarris
28. Juli 2025 03:20:21 MESZ
Whoa, Google's SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife tracking! Imagine researchers spotting rare animals just by snapping pics. But, like, how accurate is this AI in messy real-world conditions? 🤔
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FrankSanchez
23. Juli 2025 06:59:29 MESZ
This is wild! SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife researchers. I wonder how accurate it is with rare species? 🤔
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RaymondGreen
22. April 2025 15:04:29 MESZ
GoogleのSpeciesNetは野生動物愛好家にとって救世主です!使い方が簡単で、写真を撮るだけでどの動物かわかるなんて最高です。ただ、似た種と間違えることがあるのがちょっと残念。でも、自然好きには必須のアプリですね。Google、頑張ってください!🌿🐾
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BillyEvans
20. April 2025 13:40:08 MESZ
¡SpeciesNet es genial para los entusiastas de la vida silvestre! Es increíble cómo puede identificar tantas especies solo con una foto. Lo único es que a veces tiene problemas con especies raras, pero oye, sigue siendo una gran herramienta para cualquiera interesado en la vida silvestre. 🦒
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Google hat kürzlich SpeciesNet, ein KI-Modell, als Open Source freigegeben. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, verschiedene Tierarten zu identifizieren, indem es Fotos analysiert, die von Kamerafallen aufgenommen wurden. Diese sind im Wesentlichen Digitalkameras mit Infrarotsensoren, die von Forschern weltweit genutzt werden, um Wildtierpopulationen zu überwachen. Die Herausforderung bei diesen Kamerafallen ist das enorme Datenvolumen, das sie erzeugen, dessen Analyse erhebliche Zeit in Anspruch nehmen kann.
Um dieses Problem zu lösen, hat Google vor etwa sechs Jahren Wildlife Insights im Rahmen seines Google Earth Outreach-Philanthropieprogramms eingeführt. Diese Plattform ermöglicht es Forschern, Wildtierbilder hochzuladen, zu teilen und gemeinsam zu analysieren, was den Prozess der Datenanalyse von Kamerafallen erheblich beschleunigt.
SpeciesNet, das viele der Analysetools auf Wildlife Insights antreibt, wurde mit einem beeindruckenden Datensatz von über 65 Millionen Bildern trainiert. Diese Bilder stammen aus öffentlichen Sammlungen sowie von namhaften Organisationen wie dem Smithsonian Conservation Biology Institute, der Wildlife Conservation Society, dem North Carolina Museum of Natural Sciences und der Zoological Society of London.
Laut Google ist SpeciesNet in der Lage, Bilder in über 2.000 verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Diese Kategorien umfassen nicht nur spezifische Tierarten, sondern auch breitere Taxa wie „Säugetiere“ oder „Felidae“ sowie Nicht-Tier-Objekte wie „Fahrzeug“.
In einem am Montag veröffentlichten Blogbeitrag betonte Google, dass die Freigabe von SpeciesNet als Open-Source-Tool Entwicklern, Akademikern und auf Biodiversität fokussierten Startups ermöglicht, ihre Überwachung der Biodiversität in natürlichen Umgebungen zu verbessern. Das Modell ist auf GitHub unter einer Apache 2.0-Lizenz verfügbar, was bedeutet, dass es mit minimalen Einschränkungen kommerziell genutzt werden kann.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass Google nicht der einzige Akteur in diesem Bereich ist. Microsofts AI for Good Lab bietet ebenfalls PyTorch Wildlife, ein weiteres Open-Source-KI-Framework, das vortrainierte Modelle umfasst, die speziell für die Erkennung und Klassifizierung von Tieren in Kamerafallenbildern optimiert sind.




This AI wildlife identifier sounds cool! 🦒 Imagine rangers using it to track endangered species in real-time. Hope it’s accurate and doesn’t mix up a tiger with a tabby cat!




Super cool that Google open-sourced SpeciesNet! 🦒 Identifying wildlife from camera traps sounds like a game-changer for conservation. Wonder how accurate it is in dense forests?




Whoa, Google's SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife tracking! Imagine researchers spotting rare animals just by snapping pics. But, like, how accurate is this AI in messy real-world conditions? 🤔




This is wild! SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife researchers. I wonder how accurate it is with rare species? 🤔




GoogleのSpeciesNetは野生動物愛好家にとって救世主です!使い方が簡単で、写真を撮るだけでどの動物かわかるなんて最高です。ただ、似た種と間違えることがあるのがちょっと残念。でも、自然好きには必須のアプリですね。Google、頑張ってください!🌿🐾




¡SpeciesNet es genial para los entusiastas de la vida silvestre! Es increíble cómo puede identificar tantas especies solo con una foto. Lo único es que a veces tiene problemas con especies raras, pero oye, sigue siendo una gran herramienta para cualquiera interesado en la vida silvestre. 🦒












