Как пояснили в МГУ, для включения в обучающий набор данных у конкретного вида растения, гриба или животного должно быть более сотни фотонаблюдений в базе. Так из 7 407 видов проекта «Флора России», 36% видов растений уже надежно узнаются нейросетью. На них приходится 94,5% всех загруженных пользователями фотографий. Модель охватывает 99% наблюдений из регионов Средней полосы, 97% из Свердловской области и 93% из Алтайского края. В Краснодарском крае и Крыму нейросеть может распознать около 83% изображений, в Горном Алтае – 76%, в Дагестане – только 61%, а в Приморье распознается лишь половина фотографий.
«Разработка алгоритмов распознавания биологических видов по фотографиям – это результат работы большой команды под руководством коллег из Силиконовой долины. Задача нашей группы заключается в постоянном мониторинге тысяч фотографий, поступающих от российских пользователей платформы, и их надежном определении», – рассказал ведущий научный сотрудник биологического факультета МГУ, доктор биологических наук Алексей Серегин.
Более 1,7 млн непрофессиональных исследователей-участников платформы iNaturalist сделали уже около 73 млн наблюдений по всему миру, 15 тыс. российских пользователей загрузили 1,5 млн фотоизображений растений РФ.
К сбору данных о биоразнообразии России может присоединиться любой. Все собранные данные находятся в открытом доступе и многие российские университеты уже используют платформу iNaturalist в учебном процессе. Эти же данные лягут в основу «Атласа флоры России», над которым сейчас трудятся ученые МГУ.
Ранее Expert.ru сообщил, что в высокогорных районах Анд исследователи нашли новые виды лягушек, змей и растений, а также особей, которых давно считали вымершими. Опасность угрожает им и сегодня. Команда ученых выделила четыре новых вида бабочек и каталогизировала четыре новых вида орхидей. Некоторые из растений особенно интересны, так как внешне имитируют насекомых, чтобы обмануть ничего не подозревающих опылителей.
