牛津大学的科（kē）学家已经开发了新的（de）人工智能软件，可以识别和追（zhuī）踪野外的（de）个体黑猩猩的面孔（kǒng）。根据今（jīn）天（tiān）在《科（kē）学进展》上发（fā）表的（de）新论文（wén），该新软件（jiàn）将（jiāng）使研（yán）究人员和野生动植（zhí）物保（bǎo）护主义者能够大（dà）大减少分析（xī）视频镜头所花费（fèi）的（de）时间（jiān）和资（zī）源。

牛津大学灵长类动物模型实验室的研究人员和丹尼尔·肖菲尔（ěr）德（dé）说（shuō）：“对于像黑猩猩这样的物种来说，它们（men）有着复（fù）杂的社会生活并且生活了很（hěn）多（duō）年，从短期的田野研究中获得它们的行为快照只能告诉我们很（hěn）多。” ，人类学院。“通过利用机器（qì）学习的力量来解锁大型视（shì）频档案，从（cóng）长远来看，衡量行为是可行的，例如观察一个群体的社（shè）交互动在几代人（rén）之后如何变化。”

使用来自（zì）京都大学灵（líng）长类动物研（yán）究所（suǒ）(PRI)的西（xī）非（fēi）几内亚野生黑（hēi）猩猩视频档案库的超过1000万张图像对计算机模型进行了训练。新软件（jiàn）是（shì）第一个连续跟踪和识（shí）别各种姿势（shì）的人的首个软件，可（kě）以在光（guāng）线不足，图像质量差和运（yùn）动模（mó）糊等（děng）困难条（tiáo）件下以高精（jīng）度执行（háng）。

该研究的（de）合著者，工（gōng）程科学系DPhil学生Arsha Nagrani表示：“访问此大型视频档案库使我们能够（gòu）使（shǐ）用先进的深度神（shén）经网络以以前（qián）无（wú）法（fǎ）达到的规模训（xùn）练模型。”牛津大（dà）学。“此外，我（wǒ）们（men）的方法（fǎ）与（yǔ）以前的灵长（zhǎng）类动物脸部识（shí）别（bié）软（ruǎn）件的不（bú）同之处在于，它可以通过很少的人工干预或预处理应用于原始视频录像，从而节省了时间（jiān）和资源。”

该技术具有许多（duō）用途的潜力，例如监测物种的保护。尽管（guǎn）当前的（de）应用程序侧重于黑猩猩，但所提供的软（ruǎn）件可以应用于其他物种，并有助（zhù）于推（tuī）动（dòng）人工智能（néng）系（xì）统的采用，以解决野（yě）生生（shēng）物科学中的一系列（liè）问题（tí）。

纳格拉尼（ní）说：“我们（men）所有的软件（jiàn）都是（shì）开源的，可供研究（jiū）团体（tǐ）使用。”我们希（xī）望（wàng）这（zhè）将帮助（zhù）世界其他地区的研究人员将相同的前沿（yán）技术应用（yòng）于他们独特的动物数据（jù）集。作为计算（suàn）机视觉研究人员，看到将这些方法应（yīng）用于解决实际（jì）的，具有挑战性的（de）生（shēng）物多样性问题（tí）感到非（fēi）常满意。”

“随着生物多样性危机（jī）的加剧和世（shì）界许多生（shēng）态（tài）系统的（de）威（wēi）胁，使用自动化系统密切监视（shì）不（bú）同（tóng）物种和种群的能（néng）力对于保护工作（zuò）以及动物行（háng）为研究至关重（chóng）要”。“这样的跨（kuà）学科合作具有巨大的（de）潜力，可以通过为老问题（tí）找（zhǎo）到（dào）新（xīn）颖的解决方案，并提出以前在（zài）大规模上（shàng）不可行的生物学问（wèn）题来产生影响。”