人工知能が野生生物保護活動に貢献

犯罪現場の足跡が貴重な証拠となるのと同様に、野生動物の足跡も野生生物保護活動家にとって同様に貴重なものとなります。

あらゆる種、そしてその種に属するあらゆる動物には、独自の足跡があります。それぞれの足跡とその下の基質は、動物の動きと環境についての物語を語ります。足跡から収集された情報は、自然保護活動家が野生動物の行動を追跡し、絶滅危惧種を監視するのに役立ちます。この情報は地球上の生物多様性の保全にも役立ちます。

全力を尽くす

自然保護活動家は足跡から多くのことを学ぶことができますが、すべての情報を手作業で処理するのは面倒な作業です。野生生物保護団体 WildTrack は、野生生物を監視するための非侵襲的な方法として、足跡識別技術 (FIT) を開発しました。動物の足跡のデジタル画像を測定して地理的な輪郭を作成し、それを分析して動物の種、年齢層、性別、個体を特定します。

FIT は非常に正確ですが、時間がかかります。各画像には、現場の専門家による手動のデータ入力と注釈が必要です。すべてのデータが入力されても、人的および地理的な制限により分析は遅くなります。このプロセスをスピードアップし、世界中の市民科学者からのデータ収集をサポートするために、WildTrack は AI ベースの画像分析ソリューションを探していました。

動物保護活動家らは、カリフォルニア大学バークレー校の研究者チームと協力して、FIT プロセスを自動化しました。結果として得られたツールは、JMP データ視覚化ソフトウェアと SAS データ分析を統合し、人工知能、コンピューター ビジョン、機械学習を使用して、動物の足跡をより迅速かつ正確に識別および分析します。 SAS と Intel は、グローバル分析ソリューションの開発において長年パートナー関係を結んでいます。 WildTrack は現在、現場でエンドツーエンドのソリューションを使用しています。

画像解析成功

アルゴリズムを訓練するために、研究者たちは用意した土地にトラやその他の野生動物を誘い込んだ。彼らはそれぞれの足について複数の画像を撮影しました。動物 1 匹につき 4 本の足があれば、4 倍のデータが収集できることになります。

世界中の市民科学者も写真を提出することができます。研究者、追跡者、市民科学者はスマートフォンアプリをダウンロードして、世界中のどこからでも画像をアップロードできます。画像と、場所、日時などの関連データは、数十種の生物を90パーセント以上の精度で識別できるAIベースのプラットフォームに入力されます。さらに、senseFly の eBeeX ドローンには、航空データ収集をサポートするインターフェースが装備されています。

WildTrack データベースには、サイ、バク、クマの足跡が含まれています。データ収集の拡大により、機械学習アルゴリズムがさらに強化され、研究者間の議論が促進されます。さらに、画像をアップロードした人は、動物の動きをオンラインで追跡することができます。

AI ベースのソリューションにより、WildTrack チームは研究を拡大することができます。足跡の識別から始まったこの技術には、現在では毛色、毛の模様、鳴き声など、他の生物学的特徴も含まれるようになりました。 WildTrack は、移動パターン、交尾活動、採餌および狩猟行動、社会集団を監視できます。足跡の下の基質の違いは、湿度レベル、気象条件、歩き方の変化を示しており、歩き方の変化は歩行速度を示したり、怪我の兆候を示したりします。

機械学習アルゴリズムの調整は、他の分野の研究にも役立ちます。 AI ベースのソリューションは、絶滅危惧動物の数を数え、監視し、密猟を防ぐために使用できます。将来的には、ウミガメの独特な甲羅の模様に基づいて追跡したり、植物や動物の種類や健康状態を特定したり、動物や人間の活動の兆候を検出して監視したりすることが考えられます。