Wildlife Insights 協助捕捉生物多樣性之美，同時呈現生物脆弱的一面

保護國際基金會 (Conservation International) 的資深野生動物保育專家 Jorge Ahumada 表示：「在熱帶叢林裡，基本上有九成的動物不會出現在你眼前。」但即使看不到南美洲叢林、澳洲叢林或北美洲山脈裡的野生動物，這些動物確實生活在這些地方，只不過牠們隱藏形跡，等人類離開後才出來活動和狩獵。

透過動作感應野外相機 (又稱為相機陷阱)、Google Cloud 和 AI 模型，Ahumada 等保育專家得以一窺棲息在哥倫比亞彩虹河 (Caño Cristales) 流域等地的野生動物。相機在當地捕捉到難得一見的食蟻獸、美洲豹和猴子身影，讓保育專家能夠透過這些動物的圖片評估及研究物種和生物多樣性。Wildlife Insights 是 Google 地球推廣計畫在 2019 年推出的其中一項「自然保育」專案，旨在節省保育專家和地方社群耗費在人工處理及分析圖片的時間，同時也與世界各地的研究人員分享知識，致力防止物種滅絕。

Wildlife Insights 平台可協助保育專家在線上分享、辨識、管理及分析自己的野生動物圖片。在 Wildlife Insights 網頁應用程式中，所有人都能瀏覽世界上規模最大的野生動物公用相片集。

利用 AI 加速分析野生動物圖片

在任何野生動物保育專案中，如果使用了野外相機拍攝圖片，要花費大量心力的部分就是以人工方式檢視數百萬張圖片並辨識物種。野外相機可能會因風吹草動等因素而觸發，導致多達八成的相片中根本沒有野生動物。許多圖片可能非常昏暗，圖中的動物也可能躲在樹木或灌木叢後方，而難以發現牠們的身影。即使成功辨識出物種，收集到的資料往往只有參與專案的人員能夠使用，而未與全球保育社群分享。

Google 致力提供技術、方法和資金，協助世界各地的機構為地球盡更多心力。Wildlife Insights 採用 Google Cloud AI 平台預測功能和 Google 團隊特別打造的 AI 模型，能夠快速將野外相機拍攝的圖片分類，而且處理速度最多可比人工快 3,000 倍，一小時就可分析 360 萬張相片。研究人員上傳相片後，Wildlife Insights 會自動預測哪些圖片內沒有野生動物，而且結果具有一定的準確度。如果圖片裡有野生動物，AI 還可預測物種。野生動物研究人員隨後會接受或修正 AI 模型的預測結果，進而提升模型的可信度。

為了開發這項辨識功能，Wildlife Insights 平台一開始使用九百萬張圖片訓練模型。這些圖片是由專案的六個保育合作夥伴提供：國際野生生物保護學會 (Wildlife Conservation Society)、史密森尼生物保育機構 (Smithsonian Conservation Biology Institute)、北卡羅萊納州自然科學博物館 (North Carolina Museum of Natural Sciences)、世界自然基金會 (WWF)、倫敦動物學會 (Zoological Society of London) 和保護國際基金會 (Conservation International)。

Google 使用這九百萬張野生動物圖片在 TensorFlow 中訓練並建立物種辨識模型。隨著新資料加入，這個訓練資料集的規模也逐漸增加。Wildlife Insights 平台近期有許多進展，包括可以辨識更多物種。整個平台是以 Google Cloud Platform 為基礎，因此能夠視需要擴充。

種種一切讓 Wildlife Insights 得以整合物種資料，並更快產生有意義的深入分析資訊，實際成果包括改善 Map of Life 的全球野生動物資料品質。野生動物研究人員可更精確地推估物種的數量、分布位置和遷徙模式。政策制定者也能根據這些深入分析資訊判斷是否要調整保護區的範圍，並決定適當的調整方式。在未來，我們希望凡是在自家後院裝設了野外相機的自然愛好者，都能一起協助收集大量資料，為科學研究盡一份心力。

Ahumada 自己就深刻體會到相片做為實際證據的價值。在哥倫比亞的叢林裡研究蜘蛛猴時，Ahumada 看到了藪犬，但當時並沒有藪犬生存在該地的記錄，也沒有人認真看待這項發現。二十年過後，當 Ahumada 研究某座環境條件類似的叢林時，在當地裝設的大量野外相機拍攝的圖片中尋找所需資料，並意外發現當中包含多年前見過的同一犬種圖片，具體證明了藪犬確實棲息在該座叢林。

在澳洲叢林大火後尋找復原的跡象

從 2019 年夏天延續到 2020 年的澳洲叢林大火影響了將近 30 億隻動物。Wildlife Insights 此後就持續協助澳洲保育團體 (例如世界自然基金會 (WWF) 澳洲分會) 上傳及分享災區野外相機拍攝的相片，以便更清楚地掌握澳洲野生動物在當地大火後的情況。自 2021 年初起，相關人員已在叢林大火地區裝設超過 600 部野外相機，並計劃使用 Wildlife Insights 偵測哪些物種可能重返遭破壞的棲地。

Darren Grover 是世界自然基金會 (WWF) 澳洲分會的健康土地與海洋部門主管，他率先在南澳洲的袋鼠島裝設了 100 部相機，一部分原因是為了尋找袋鼠島細腳袋鼩的蹤跡。這是一種有著淺灰色體毛的小型夜行性有袋動物，研究人員經常找不到牠們的身影。細腳袋鼩長得很像老鼠，因此 Grover 等保育專家過去必須以人工方式仔細檢查數百張圖片，才能正確辨識出這種生物。

幸運的是，其中一部相機拍到了細腳袋鼩的圖片。Grover 表示：「凡是在假期時拍過數千張相片的人都知道，整理一堆相片和影片片段並分類可能要耗費大量心力和時間。在以往，分析相片者必須具備專業能力，才能判斷哪些是優質相片，哪些則可直接刪除，而且可能要看過數百張未包含野生動物的相片，才會發現要找的目標。」

透過 Wildlife Insights，Grover 等研究人員可以上傳圖片，然後迅速辨識細腳袋鼩等數百種生物，並捨棄沒有野生動物入鏡的圖片。Grover 指出：「這些圖片可幫助我們瞭解哪些物種在叢林大火區域中存活了下來，並判斷哪些地方最需要我們採取復原行動。」

與時間賽跑，防止棲地遭破壞

在棲息著野生動物的森林、山岳和沿海水道，時間似乎過得相當緩慢。不過，對 Angélica Diaz Pulido 等研究人員來說，棲地遭破壞的速度比一般人所想的還要快，因此透過 Wildlife Insights 分享並研究現場資料其實刻不容緩。Angélica Diaz Pulido 是洪保德生物資源研究機構 (Instituto Humboldt) 的研究人員，與 Ahumada 在哥倫比亞的雨林裡共事。

Diaz Pulido 表示：「生物多樣性研究人員面臨的挑戰，主要在於如何快速進行研究，確保決策者能及時根據研究結果做出決策。當你發現像彩虹河 (Caño Cristales) 一樣獨特的地方時，必然會想到那裡有多麼容易遭人破壞。」在 Wildlife Insights 和 Google 技術的協助下，Diaz Pulido 等保育專家將能保護大自然的物種之美。