环境部下属的国立生物资源馆（馆长柳豪）于21日表示，已经开发出一种基于人工智能（AI）的定制化物种分类技术，可以快速且准确地识别包括鳄龟在内的13种龟类。
该技术采用了超参数优化和实例分割的方法。超参数优化是一种根据数据集调整设置值来最大化模型性能的技术，而实例分割则是精准识别图像中目标的一种方式。
尽管全球约有378种龟类，由于壳的形状相似或长期摄食和冲击导致外观变化，仅凭外观很难区分，这使得出口和进口管理变得困难。
自2021年以来，国立生物资源馆与祥明大学的金昌培教授团队合作，推进“生物信息大数据利用专业人才培养”项目，并收集了多种龟类的照片。在此基础上，建立了大数据驱动的AI模型，并开发了针对龟类的定制化物种识别技术。
在此次研究中，测试了包括鳄龟、食人龟、中华条纹颈龟在内的13种物种的识别性能。通过应用超参数优化技术，鳄龟、食人龟和中华条纹颈龟的识别准确度最高达到了99%。同时，针对玳瑁、绿海龟和红海龟等3种海龟应用了实例分割技术，达到了平均92.5%的准确度。
国立生物资源馆表示，此项技术将比现有DNA分析等物种识别方法更快更准确地得出结果，还计划与相关机构合作，使其在野生动物进出口管理现场得到应用。