Какие примеры успешного применения машинного обучения в распознавании животных существуют?

Несколько примеров успешного применения машинного обучения в распознавании животных:

• Идентификация китовых акул. trends.rbc.ru Платформа отсканировала 11 тысяч изображений этих животных, чтобы помочь исследователям идентифицировать отдельных особей и отслеживать их перемещение. trends.rbc.ru Это позволило получить обновлённую информацию о размере популяции, и Международный союз охраны природы изменил природоохранный статус китовой акулы с «уязвимого» на «находящийся под угрозой исчезновения». trends.rbc.ru
• Распознавание пения горбатых китов. trends.rbc.ru Разработанный инструмент позволил идентифицировать песни этих животных и выявить закономерности их миграции в районе Гавайских и Марианских островов. trends.rbc.ru Модель смогла точно определить местоположение китов в 97% случаев. trends.rbc.ru
• Отслеживание поведения животных. trends.rbc.ru Исследователи из Центра перспективных исследований коллективного поведения Констанцского университета и Института поведения животных имени Макса Планка разработали инструмент машинного обучения DenseNet, который позволяет отслеживать изменение положения тела животных с высокой скоростью и точностью. trends.rbc.ru
• Идентификация толсторогих баранов. science.mail.ru Группа учёных из университета штата Орегон (США) предложила обучать ИИ на меньшем, но более разнообразном и тщательно отобранном наборе данных. science.mail.ru В результате точность идентификации толсторогих баранов достигла почти 90% даже при анализе фотографий из новых мест. science.mail.ru
• Распознавание вида животного по «голосу». nplus1.ru Учёные из Университета Филиппин в Лос-Баньос создали программу, которая способна опознать вид животного по записи его «голоса». nplus1.ru Авторам удалось с точностью от 70 до 90% распознать 13 видов птиц, 11 видов лягушек и 8 видов собак. nplus1.ru