自然は広大で変化に富み、 何百万もの動物種. 生態学者にとって、それらの動物を特定して説明することが研究を成功させる鍵となります。 それは難しい注文であることが判明する可能性がありますが、人工知能が役立つかもしれません。
今週発表された新しいレポートで、研究者らは、画像内の動物を自動的に識別、数え、特徴付けるために深層学習アルゴリズムをどのようにトレーニングしたかを示しています。 このシステムは、動きを感知するカメラトラップから撮影した写真を使用し、動物たちに大きな迷惑をかけずに動物の写真を撮りました。
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「私たちは、コンピューターを使用して野生動物の写真から、種類、動物の数、動物が何をしているかなどの情報を自動的に抽出できることを示しました。」 マーガレット・コスマラハーバード大学の研究員はデジタルトレンドに語った。 「斬新なのは、これを人間と同じくらい正確に行うことが可能であることが初めて示されたことです。 人工知能は、人間の顔、室内空間、適切に配置されている特定の物体、道路など、人間の領域にあるものを認識することに成功しています。 しかし、自然は厄介で、この一連の写真では、動物が部分的にしか写っていないか、非常に近くにいたり、遠くにいたり、重なっていたりすることがよくあります。 生態学者として、これは非常にエキサイティングなことだと思います。なぜなら、これにより、テクノロジーを使用して、広範囲かつ長期間にわたって野生生物を研究する新しい方法が得られるからです。」
研究者らは、市民科学プロジェクトであるスナップショット セレンゲティによって撮影および収集された画像を使用しました。 ステルス野生動物カメラ タンザニア全土に広がった。 ゾウからチーターに至るまで、スナップショット セレンゲティは何百万枚もの野生動物の写真を集めています。 しかし、画像自体は、動物の数や種類などの詳細を含む、フレーム内に含まれるデータほど価値がありません。
自動化された識別と説明は、生態学者にとって多くのメリットをもたらします。 スナップショット セレンゲティは何年もの間、野生動物の画像を記述するタスクをクラウドソーシングで行っていました。 約 50,000 人のボランティアの協力を得て、グループは 300 万枚以上の画像にラベルを付けました。 研究者らがアルゴリズムのトレーニングに使用したのは、このラベル付き画像の宝庫でした。
今後、研究者は市民科学者に頼るのではなく、写真を迅速に処理して重要な詳細にラベルを付けることができるアルゴリズムにこの骨の折れる作業を割り当てることができるかもしれません。
「種や生態系を理解して保護しようとしている科学研究グループや保護団体は、その生態系にモーションセンサーカメラを導入できます。」 ジェフ・クルーンとワイオミング大学のコンピューターサイエンス教授は語った。 「たとえば、森林でジャガーを研究している場合、トレイルに沿ってモーションセンサーカメラのネットワークを設置できます。 その後、動物がカメラの前を移動すると、システムが自動的に写真を撮影し、AI が動物の写真を撮影します。 テクノロジーによって、これまでに目撃された動物の数が数えられるようになるでしょう。 動物が写っていない撮影済みの画像はすべて自動的に削除されます。モーション センサー カメラは風や木の葉の落ち、 などなど。」
研究の詳細を説明した論文 この論文は今週、米国科学アカデミー紀要誌に掲載された。
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