世界動物の日: 動物保護と機械学習が出会うとき

動物を愛し、動物保護に尽力する世界中の人々にとって、今日は特別な日、「世界動物の日」です。毎年10月4日前後にみんなが集まり、さまざまな活動を通じて団結して動物の福祉と権利を守るよう呼びかけています。

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人間に動物の保護を求めるのは、一方では動物が生態系のバランスや人間の生活環境の持続的発展に欠かせない役割を果たしているからでもありますが、より重要な理由は、動物が人間と同じ、喜びや痛みを感じる能力など知覚能力を持っているということかもしれません。人間の行動が動物に与える影響が大きくなるにつれ、私たち全員は動物の生活環境を改善するために努力する思いやりと道徳的責任を負っています。

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世界動物の日が 1925 年に初めて制定されて以来、動物を大切にし、尊重するという概念はますます認知されるようになり、動物 (そして人間自身) にとってより良い未来を築くために懸命に取り組む人が増えています。近年、デジタル技術は動物の保護と動物福祉の向上に向けた取り組みにおいて大きな成果を上げています。たとえば、人口活動の監視から健康レベルの向上まで、Google のオープンソース機械学習プラットフォーム TensorFlow は、人々が問題を解決するための「優れたヘルパー」となっています。

マナティの個体数の監視と生息地の保護

集中的な船舶輸送、漁業、海洋開発、その他の人間活動により、海洋哺乳類の23%が絶滅の危機に直面しており、マナティーもその1つです。

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赤い円は航空写真で観察されたマナティーです。

マナティーを保護するための第一歩は、その動きを追跡して、その数、大きさ、場所を把握することです。しかし、研究者たちは長い間、小型航空機から海面を観察するという非常に単純で原始的な方法を使ってマナティーの個体数を監視してきた。これが危険で、時間がかかり、費用のかかる作業方法であることは間違いありません。

オーストラリアのマードック大学に勤務するアマンダ・ホジソン博士は、ドローンと機械学習技術の助けを借りて、この研究の現状を変えました。まず、研究者に代わってドローンを使用して現地観察を行い、高解像度の航空写真を撮影しました。次に、TensorFlowを通じて、収集された大量の航空写真を自動的にスキャンしてマナティーを探すことができる検出器を開発しました。

明らかに、この検出器は退屈で困難な識別作業にかかる時間を大幅に節約し、研究の効率を向上させることができます。個体数データを使用することで、研究者は人間の活動がマナティーに与える影響をより適切に評価し、新たに発見されたマナティーの生息地を保護するための行動をとることができます。

絶滅危惧鳥類の特定

人類は世界中にさまざまな野生生物保護区を設立してきました。動物保護活動の質を向上させ、これらの保護区をより良く運営するためには、そこに生息する動物たちの「日常生活」を明確かつ正確に理解する必要があります。しかし、野生動物の中には、そのサイズが小さく、動きが「秘密」で、数も少ないため、発見が難しい動物が多数存在します。

ニュージーランドの鳥類保護区「ジーレニア」にいる3羽の小鳥、ヒヒ、ティーケ、カカリキもそんな生き物です。保護地域における彼らの位置と移動パターンをよりよく理解するためには、肉眼による観察以外の方法が必要です。この目的のために、ニュージーランドのウェリントンにあるビクトリア大学の博士課程の学生であるビクター・アントンは、3年間をかけて保護区内の50か所で何万もの鳥の鳴き声を録音した。

膨大な量の音声データから本当に価値のある情報を見つけるにはどうすればよいでしょうか? Victor Anton 氏と彼のチームは、TensorFlow に基づく機械学習システムをトレーニングしました。このシステムは、音声を数分単位の複数のセグメントに分割し、各セグメントをスペクトログラムに変換し、深層畳み込みニューラル ネットワークを使用して、1 秒未満の時間範囲で各スペクトログラム ブロックを処理できます。次に、再帰型ニューラル ネットワークを使用してこれらのブロックを再構成し、以下に示すように、この録音に 3 種類の鳥の鳴き声のうちどの鳥の鳴き声が現れるかを判断します。

識別結果を分析することで、科学者は保護地域におけるこれらの鳥の生息状況をより包括的に把握できるようになります。

牛の健康を改善し、健康に関するアドバイスを提供する

動物を保護するということは、単に野生動物を保護するということ以上の意味を持ちます。食用、電力、研究のために飼育されている動物であっても、恣意的に、または残酷に扱われるべきではありません。有名な「動物福祉に関する世界宣言」では、その原則が「野生動物」、「人間に依存する動物」、「食料、製品、または労働のために飼育される動物」、「ペット動物」、「スポーツや娯楽に使用される動物」、「科学的研究に使用される生きた動物」という 6 つの主要な動物カテゴリに適用されると指摘しています。

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農場の乳牛の健康を改善するために、オランダで働くサード・アンサリ氏とヤシル・コカール氏は「Ida」というアプリケーションを開発した。TensorFlowに基づく機械学習モデルによって駆動され、牛に装着したウェアラブルデバイスから返される情報（体温や、食べる、飲む、歩く、眠るといった日常の活動）を使用して、牛の健康状態を評価し、足を引きずる、消化器系の病気などの問題を検出し、すぐに農家に警告を発し、牛を健康に保つためのアドバイスを提供することができる。

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Google の動物支援活動は、他者に技術的なツールを提供するだけにとどまりません。動物保護団体と協力して、画像に映る種を自動的に識別し、研究者がデータを視覚化できるようにクラウド コンピューティングと AI を搭載した野生生物保護プラットフォームである Wildlife Insights を開発したり、米国とカナダの海洋局と協力してディープ ニューラル ネットワークを使用してシャチやザトウクジラの鳴き声を識別し、集まる海域での活動を追跡したりするなど、Google は世界的な動物保護ファミリーの重要な一員となっていると言えます。私たち一人ひとりが身の回りの小さなことから始めて、動物保護に貢献することができます。