コーネル大学のメルリンバードIDは、見たり聞いたりした鳥を特定するのに役立ちます。このアプリは、世界最大の鳥の観察、音、写真のデータベースであるeBirdを活用しています。質問に答える、写真をアップロードする、鳥の声を録音する、地域での鳥を探索するの4つの特定方法を使用して、メルリンはユーザーフレンドリーで包括的な鳥の特定体験を提供します。世界中のバーダーによって集められた数百万人の写真と音で訓練されており、メルリンは非常に正確な結果を提供し、素人と専門のバードウォッチャーの両方に信頼できるリソースとなっています。

Pl@ntNetは植物を特定し、植物学の知識を向上させるために設計されたモバイルアプリおよび参加型科学プロジェクトです。このアプリは、ユーザーが提出した写真を処理し、植物の識別を提供する機械学習アルゴリズムに依存しています。ユーザーは、植物、花、葉、または果物の画像を撮影し、学名や一般名を含む詳細な説明を瞬時に受け取ることができます。また、ユーザーは広範な植物種のデータベースを探索し、観察結果を共有することができ、植物の生物多様性を文書化するためのグローバルなコミュニティ活動に貢献します。