AIがスマートフォンに生態学的変化を検出させる

人工知能（AI）を今日のスマートフォンアプリケーションと組み合わせると、植物種を高精度で識別したり、生態学的変化を検出することができる。誰でもこれらのことができるため、専門的なトレーニングは必要なく、環境条件に関する情報を収集する機会が増える。

ドイツ統合生物多様性研究センター（iDiv）、ライプツィヒ大学（UL）の地球システム研究リモートセンシングセンター（RSC4Earth）、ヘルムホルツ環境研究センター（UFZ）、マックス・プランク生物地球化学研究所（MPI-BGC）、テクニカル大学イーメナウの研究者たちは、このデータの信頼性を調べるために、データを収集し分析した。

研究者たちは、ドイツでモバイルアプリFlora Incognitaのデータを収集し、ドイツ連邦自然保護局（BfN）のFlorKartデータベースと比較した。FlorKartデータベースには、70年以上にわたって5,000人以上の植物学の専門家によって収集されたデータが含まれている。

マクロ生態学的パターンの検出

研究者によると、収集したデータからドイツのマクロ生態学的パターンを明らかにできた。これは、ドイツの植物目録データと似ていた。しかし、研究者が2つのデータセットを比較したところ、人口密度が低い地域では、Flora Incognitaのデータと長期の目録データ之间に大きな違いがあることがわかった。

MPI-BGCのリードオーサーであるDr. Jana Wäldchenは、モバイルアプリの開発者の一人である。

「もちろん、どのくらいのデータが収集されるかは、地域によってスマートフォンのユーザーの数に強く依存する」とWäldchenは述べた。

したがって、データは、農村地域や観光地などの地域によって異なった。

別の要因は、ユーザーの行動であり、アプリで記録される植物種に影響を与えた。

「アプリで行われた植物観察は、ユーザーが見るものと興味があるものを反映している」とWäldchenは続けた。

ユーザーは、一般的で目立つ種を希少種よりも頻繁に記録する傾向があるが、それでも研究者は、植物観察の数の多さにより、よく知られた生物地理学的パターンを再構築することができた。研究者は、合計で90万を超えるデータエントリを調査した。

生物多様性と環境研究

この新しい開発は、生物多様性と環境研究に大きな影響を与える可能性がある。

Miguel Mahechaは、第一著者であり、ULの教授である。また、iDivのメンバーでもある。

「私たちは、自動種識別が以前考えられていたよりも大きな潜在性を持っており、生物多様性の変化の迅速な検出に貢献できることを確信している」とMahechaは述べた。

チームによると、Flora Incognitaのようなアプリは、世界中で生態学的変化を検出して分析することを可能にする。

Patrick Mäderは、共同著者であり、TUイーメナウの教授である。

「私たちがFlora Incognitaを開発したとき、生物多様性データの検出のための改良された技術への関心が高まっていることを実感した。コンピュータサイエンティストとして、私たちの技術が生物多様性研究に重要な貢献をしていることを見て嬉しい」とMäderは述べた。