種の保存に関して言えば、最初のステップは、そこにまだ生息している動物の数を知ることです。しかし、広範でわかりにくい保護区が多い場合、それがまさに問題となります。研究者らは現在、将来的に動物の「個体数調査」を容易にする方法を開発した。人工知能は、関連する地域のドローン写真を独自に評価し、そこに写っている動物を識別して数えられるように訓練されている。
ドローンは生物学者にとって長い間効果的なツールであり、遠隔制御のカメラアイの助けを借りて、ペンギンのコロニーを観察したり、動物保護区の柵を監視したり、鳥の飛行に同行したりしています。原則として、ドローンは動物の個体数を数えるのにも適しています。ドローンは陸地の特定エリアの写真を自動的に作成できるため、理論的にはそのエリアにいる動物も描写できます。
ヘルパーとしての人工知能
しかし、実際には、これはそれほど簡単ではありません。問題はこれらの写真の評価にあるからです。そのような写真に写っている動物を、茂みや岩などの風景要素と区別するのが難しいことがよくあります。したがって、これは研究者にとって長くて骨の折れる作業であり、これまで一般的なパターン認識ソフトウェアはこの作業に対処できませんでした。ヴァーヘニンゲン大学のベンジャミン・ケレンバーガー氏とその同僚たちは、この問題に対する解決策を開発しました。彼らは、計数補助として人工知能を使用しています。
このプログラムは「ディープラーニング」の原理に基づいており、トレーニングを通じて動物を他の類似した形態から区別する方法を独自に学習できます。必要なトレーニング画像を提供するために、研究者らは国際的なクラウドソーシング キャンペーンの一環として、約 200 人のボランティアにナミビアのクジクス自然保護区のサバンナからの数千枚の航空画像を評価するよう依頼しました。その後、トレーニング画像は評価のために AI プログラムに提示され、不正確な評価ごとに否定的なフィードバックが与えられました。
どの動物も見逃すべきではありません
重要なことは、「画像素材をクリーンアップするこの最初の段階は、最も長く、最も骨の折れる作業です」と Kellenberger 氏の同僚である Devis Tuia 氏は説明します。 「しかし、動物が見落とされない場合にのみ、AIに乗っ取られる可能性があります。したがって、たとえそれが誤って動物として識別された茂みなど、より多くの偽陽性の結果をもたらしたとしても、ソフトウェアはかなり高い耐性を持たなければなりません。」これを達成するために、AI が茂みを動物として解釈した場合、ペナルティ ポイントを受け取ります。ただし、プログラムが動物を見逃したり認識しなかったりすると、80 点のマイナス点が与えられます。このようにして、ソフトウェアは動物を見逃さないように学習します。
この訓練の後、人工知能は生物学者に代わってほとんどの仕事を行うことができるようになります。彼女は、動物が見えないドローン撮影を分類し、残りの画像内のすべての動物の可能性のあるものを色付きの枠でマークします。人は、これらの事前に分類された画像を調べて、マークされたオブジェクトを具体的に調べて数えることができます。 「計数プロセスの一部を自動化することで、より正確でタイムリーなデータを簡単に収集できるようにしたいと考えています」とトゥイア氏は言います。
科学者たちは、ナミビアのクジクス自然保護区でこれがどの程度うまく機能するかを数年間テストしてきました。 「最初は私たちもかなり懐疑的でした」と保護区長フリードリッヒ・ラインハルトは言う。 「ドローンはあまりにも多くの写真を撮るので、私にはほとんど役に立たないと思われました。」しかし、AI の支援は功を奏し、わずか 1 週間で、人は約 100 平方キロメートルの保護区内の動物相を完全に数えることができるようになりました。これまで、動物の数の計測は非常に複雑だったので、年に 1 回しか実施されませんでしたが、今後はそれが変わります。
出典: スイス国立科学財団 (SNSF)、専門記事: 環境のリモートセンシング、 doi: 10.1016/j.rse.2018.06.028
