二零二三年九月 第二期

人工智能對生物辨識的應用

很多年前智能手機普及後，有不少的應用程式隨之而來，當中不乏生物辨識功能，特別是植物鑑別的Apps，包羅萬有，任君選擇。然而，植物以外的生物，例如細小而多變的昆蟲，不少在外國開發的軟件便對本地的小動物顯得無所適從。

近年人工智能的應用在影像分析或學習上有明顯提升，不用再下載不同類別的軟件，基本上，由細至單細胞的微生物，到肉眼僅見的蜘蛛，或者大型的哺乳類動物，只要是生物都能夠透過分析影像，從而根據前人所載入的影像和確認的資料，不斷學習和改善辨別的準確度。分享一下最近的例子，同事在校園梯間發現一隻細小的昆蟲，第一眼看到只知道是甲蟲，再用微距鏡頭拍下估計是一隻天牛，但自己以前是未有記錄過的。昔日，我一定會嘗試翻開《香港天牛》一書去找尋答案，但今次我便把照片上載到兩個軟件(Google Lens和iNaturalist)，Google Lens得出數種相似影像的天牛，有Caribbomerus elieri, Stenhomalus taiwanus, Beraba angeli and Beraba limpida，若果仔細將每一個結果放大，再檢視相片中的天牛特徵，不難排除 Caribbomerus 和 Beraba，得出臺灣突眼天牛 Stenhomalus taiwanus。

另外，iNaturalist除了根據視覺上的相似度作辨識外，也會利用地理資訊確認 Stenhomalus 是在附近已經記錄過，直接鎖定到屬的辨別。人工智能除了會透過更多的相片分析該物種的外貌特徵外，這個平台也會加入專家確認的元素，將「研究等級」的內容成為資料庫的重要依據和學習對象。因此，我只用了短短幾分鐘時間，便可以確認是恆春突眼天牛/ 台灣突眼天牛 Stenhomalus taiwanus。

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生物科老師

黃志俊