記者 吳昱賢／報導
隨著AI技術日趨成熟，生物學家試圖利用機器學習（Machine Learning）來辨識並追蹤野生動物，協助保育工作。2018年美國密西根大學研發出基於靈長類的臉部辨識系統PrimNet，準確率超過90%，驚艷不少人，現在又有生物學家基於這套軟體進行改良，研發出「海豹臉部辨識」系統！
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綜合外媒報導，PrimNet於2018年問世，能幫助保育人員追蹤並記錄野生動物的蹤跡，已能透過此系統進行臉部辨識的包括大猩猩、金長尾猴、狐猴等靈長類。資料庫使用了近萬張照片作為參考，準確率超過90%。由於PrimNet將所有程式碼開源，任何人都能自由地利用系統並進行改良，這也讓海豹臉部辨識軟體SealNet順利問世。
紐約柯爾蓋特大學（Colgate University）生物學家、SealNet團隊負責人Krista Ingram笑說：「人們都以為海豹看起來都一樣，但這只是人類的偏見，其實每一隻海豹都是獨一無二的。」Krista與同事經常出海，遠距離拍攝港灣海豹（Harbor seal）的身影，她解釋：「根據法規規定，我們必須要和海洋哺乳類動物至少保持50公尺的距離。真正的困難之處在於，我們必須等到海豹看向鏡頭的時機，才能得到一張完整的正面照片。」現在研究團隊正在使用無人機技術，試圖更快地捕捉每隻港灣海豹的臉。
現在Krista的團隊已經拍攝了8,000多張照片，並將其中一部分用於SealNet的機器學習資料庫，SealNet已能辨識單隻港灣海豹，準確率大約在90%至97%。這些研究成果已經發表在《生態學與進化》（Ecology and Evolution）期刊上，Krista解釋「海豹辨識」對於保育的重要性，她說：「追蹤海豹的運動是保育規劃的關鍵。過去，科學家使用衛星來追蹤海豹和其他海洋哺乳動物，但這耗時又昂貴。臉部辨識技術是一種非侵入的技術，提供更快、更便宜又準確的資料。」
專注海洋研究的肖氏研究所（Shaw Institute）副研究員Michelle Berger未參與這項研究，他認為該研究極具潛力，有望成為保育新利器，他說：「一旦系統完善，我可以想像很多相關的有趣生態學應用。如果他們能夠每年穩定地辨識海豹，這將提供給科學家非常重要的運動數據。」
Krista透露，研究團隊的下一步是提高SealNet的準確性，一旦技術成熟，他們會向其他科學家免費提供軟體。她說：「我們真的希望這項技術能夠被全球的海洋科學家使用。」此外，Krista也希望SealNet能辨識其他海豹，像是夏威夷僧海豹（Hawaiian monk seal）和地中海僧海豹（Mediterranean monk seal），這兩種海豹都是瀕危物種，她說：「將這項技術用於保育，讓全球從事保育工作的人擁有一個新利器，我認為這是一個雙贏。」
