O Google revela a SpectNet: AI para identificação da vida selvagem
O Google recentemente tornou o SpeciesNet, um modelo de IA, de código aberto. Esta ferramenta é projetada para identificar várias espécies animais analisando fotos capturadas por armadilhas fotográficas, que são essencialmente câmeras digitais equipadas com sensores infravermelhos usadas por pesquisadores globalmente para monitorar populações de vida selvagem. O desafio com essas armadilhas fotográficas é o grande volume de dados que elas produzem, o que pode levar um tempo considerável para ser analisado.
Para abordar essa questão, o Google introduziu o Wildlife Insights há cerca de seis anos como parte de seu programa filantrópico Google Earth Outreach. Esta plataforma permite que pesquisadores façam upload, compartilhem e analisem imagens de vida selvagem colaborativamente, acelerando significativamente o processo de análise de dados de armadilhas fotográficas.
O SpeciesNet, que alimenta muitas das ferramentas de análise no Wildlife Insights, foi treinado em um impressionante conjunto de dados de mais de 65 milhões de imagens. Essas imagens foram obtidas de coleções públicas, bem como de organizações notáveis, como o Smithsonian Conservation Biology Institute, a Wildlife Conservation Society, o North Carolina Museum of Natural Sciences e a Zoological Society of London.

Saída do SpeciesNet. Créditos da imagem: Universidade de Minnesota De acordo com o Google, o SpeciesNet é capaz de classificar imagens em mais de 2.000 rótulos diferentes. Esses rótulos não cobrem apenas espécies animais específicas, mas também táxons mais amplos como "mamífero" ou "Felidae", e até objetos não animais, como "veículo".
Em um post de blog publicado na segunda-feira, o Google destacou que a liberação do SpeciesNet como uma ferramenta de código aberto capacitará desenvolvedores de ferramentas, acadêmicos e startups focadas em biodiversidade a aprimorar seu monitoramento da biodiversidade em ambientes naturais. O modelo está disponível no GitHub sob uma licença Apache 2.0, o que significa que pode ser usado comercialmente com restrições mínimas.
É importante mencionar que o Google não é o único jogador neste campo. O AI for Good Lab da Microsoft também oferece o PyTorch Wildlife, outro framework de IA de código aberto que inclui modelos pré-treinados especificamente ajustados para detectar e classificar animais em imagens de armadilhas fotográficas.
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Comentários (49)
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KeithNelson
21 de Agosto de 2025 à34 22:01:34 WEST
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 de Agosto de 2025 à9 19:01:09 WEST
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?
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RobertHarris
28 de Julho de 2025 à21 02:20:21 WEST
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 de Julho de 2025 à29 05:59:29 WEST
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 de Abril de 2025 à29 14:04:29 WEST
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 de Abril de 2025 à8 12:40:08 WEST
¡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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O Google recentemente tornou o SpeciesNet, um modelo de IA, de código aberto. Esta ferramenta é projetada para identificar várias espécies animais analisando fotos capturadas por armadilhas fotográficas, que são essencialmente câmeras digitais equipadas com sensores infravermelhos usadas por pesquisadores globalmente para monitorar populações de vida selvagem. O desafio com essas armadilhas fotográficas é o grande volume de dados que elas produzem, o que pode levar um tempo considerável para ser analisado.
Para abordar essa questão, o Google introduziu o Wildlife Insights há cerca de seis anos como parte de seu programa filantrópico Google Earth Outreach. Esta plataforma permite que pesquisadores façam upload, compartilhem e analisem imagens de vida selvagem colaborativamente, acelerando significativamente o processo de análise de dados de armadilhas fotográficas.
O SpeciesNet, que alimenta muitas das ferramentas de análise no Wildlife Insights, foi treinado em um impressionante conjunto de dados de mais de 65 milhões de imagens. Essas imagens foram obtidas de coleções públicas, bem como de organizações notáveis, como o Smithsonian Conservation Biology Institute, a Wildlife Conservation Society, o North Carolina Museum of Natural Sciences e a Zoological Society of London.
De acordo com o Google, o SpeciesNet é capaz de classificar imagens em mais de 2.000 rótulos diferentes. Esses rótulos não cobrem apenas espécies animais específicas, mas também táxons mais amplos como "mamífero" ou "Felidae", e até objetos não animais, como "veículo".
Em um post de blog publicado na segunda-feira, o Google destacou que a liberação do SpeciesNet como uma ferramenta de código aberto capacitará desenvolvedores de ferramentas, acadêmicos e startups focadas em biodiversidade a aprimorar seu monitoramento da biodiversidade em ambientes naturais. O modelo está disponível no GitHub sob uma licença Apache 2.0, o que significa que pode ser usado comercialmente com restrições mínimas.
É importante mencionar que o Google não é o único jogador neste campo. O AI for Good Lab da Microsoft também oferece o PyTorch Wildlife, outro framework de IA de código aberto que inclui modelos pré-treinados especificamente ajustados para detectar e classificar animais em imagens de armadilhas fotográficas.




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. 🦒












