Google heeft een open-source AI-model gelanceerd, SpeciesNet, dat is getraind om duizenden diersoorten te herkennen op foto’s en video’s. Het model is speciaal ontwikkeld voor cameravallen en andere bronnen die worden gebruikt in het wild. Het doel is om het monitoren van biodiversiteit toegankelijker en betaalbaarder te maken voor organisaties wereldwijd. Voor ondernemers en bedrijven die actief zijn in sectoren zoals ecotoerisme, landbouw of gebiedsbeheer, opent dit nieuwe deuren om op een praktische manier bij te dragen aan natuurbehoud.

Wat is SpeciesNet precies?

SpeciesNet is een kunstmatig intelligent model dat je kunt trainen om specifieke dieren te herkennen. Het bijzondere is dat het open source is, wat betekent dat de code vrij beschikbaar is. Je kunt het model aanpassen en ‘fine-tunen’ met je eigen dataset van lokale dieren. Stel je voor dat je een natuurgebied beheert of een safari-lodge runt: je kunt het model leren om de specifieke soorten in jouw regio te identificeren, zoals een bepaalde antilope of vogel. Het is ontworpen om efficiënt te werken, zelfs op apparaten met beperkte rekenkracht, en ondersteunt het herkennen van dieren op basis van zowel uiterlijk als geluid.

De praktische waarde voor bedrijven

De directe toepassing ligt in het automatiseren van monitoring. Cameravallen en audio-recorders genereren vaak enorme hoeveelheden beeld- en geluidsmateriaal. Handmatig doorzoeken is tijdrovend en duur. Een AI-model als SpeciesNet kan dit werk grotendeels overnemen door automatisch te tellen welke dieren er langskomen, op welk tijdstip en in welke aantallen. Dit levert waardevolle data op zonder een continue menselijke inspanning. Voor een bedrijf in het toerisme kan dit inzicht geven in de aanwezigheid van wildlife voor gasten. Voor een agrarisch bedrijf of een bosbeheerder kan het helpen bij het monitoren van populaties of het detecteren van beschermde soorten bij planvorming.

Open source als game-changer

Het feit dat SpeciesNet open source is, maakt het verschil. In plaats van dure, gesloten softwarelicenties aan te schaffen of een model helemaal vanaf nul te moeten bouwen, kun je voortbouwen op bestaande technologie. Je kunt de basis gebruiken en deze specifiek maken voor jouw context. Dit verlaagt de drempel aanzienlijk voor kleinere organisaties of bedrijven die willen investeren in duurzaamheid en data-gedreven beheer. Het is een voorbeeld van hoe geavanceerde AI-tools democratiseren en beschikbaar komen voor praktische, niche-toepassingen.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

Een mogelijkheid is om te verkennen of bestaande monitoringinspanningen in jouw werkgebied geautomatiseerd kunnen worden. Als je al cameravallen of geluidsopnames gebruikt, zou je kunnen onderzoeken of het trainen van een model zoals SpeciesNet op jouw specifieke data de analyse kan versnellen. Voor bedrijven die actief zijn in plannings- of vergunningsprocessen waar biodiversiteit een rol speelt, kan het een manier zijn om onderbouwde gegevens te verzamelen. De praktische toepassing hangt sterk af van jouw specifieke situatie. Via geprompt.nl/stel-je-vraag kun je een vraag stellen die we uitwerken tot een artikel op maat.

De toepassingen in dit artikel zijn suggesties op basis van het bronartikel, geen gevalideerd advies.

Bron: Blog