大阪大学研究生院等机构的研究团队开发出一款 AI 模型，该模型能通过动物足迹、粪便等 “痕迹” 的图像，推定这些痕迹所属的动物种类。研究团队表示，未来将通过增加数据量等方式，推动该模型应用于野生动物栖息状况的调查工作。

这款 AI 模型由大阪大学研究生院的篠田理沙特任助教，与产业技术综合研究所人工智能研究中心的片冈裕雄高级主任研究员带领的研究团队共同开发。它可对动物留下的足迹、粪便，以及羽毛、骨骼等 “痕迹” 图像进行分析，进而推定这些痕迹所属的动物种类。

研究人员已向该 AI 输入了涵盖哺乳类、鸟类等 968 个物种的约 16 万条痕迹信息，用于模型训练。例如，拍摄山林中掉落的羽毛图像并输入模型后，AI 能根据羽毛的形状、花纹、颜色等特征，以 65% 以上的精度识别出鸟类的具体种类。

目前，该模型仍存在一些课题：对于数据量较少的珍稀物种，以及难以辨别特征的足迹等，其识别精度相对较低。对此，研究团队计划通过收集更多数据来提升模型精度，并为未来的实际应用持续推进相关研究。

篠田特任助教表示：“即便是非专业人士，只需拍摄照片，就能借助这款 AI 轻松自动地判定动物种类。我认为，当地居民等在进山活动时使用该模型，或许能为了解动物栖息状况提供有用线索。”