AIエキスパートが野生生物保護のためのビッグデータアプローチを開発

エコール・ポリテクニーク・フェデラール・ド・ローザンヌ（Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne）の人工知能（AI）と動物生態学の専門家グループは、野生生物種に関する研究を強化し、野生生物保護を改善するための新しいビッグデータアプローチを開発しました。

新しい研究は、Nature Communicationsに掲載されました。

野生生物に関するデータの収集

動物生態学の分野は現在、ビッグデータとIoT（モノのインターネット）に依存しており、衛星、ドローン、自動カメラなどの技術を使用して野生生物集団に関する大量のデータを収集しています。これらの新しい技術により、研究開発が速やかに行われると同時に、自然環境への影響も最小限に抑えることができます。

多くのAIプログラムは、大規模なデータセットを分析するために使用されていますが、野生生物の行動や外見を観察するには、精度が不十分です。

研究チームは、この問題を解決するために、コンピュータビジョンの進歩と生態学者の専門知識を組み合わせることで、新しいアプローチを開発しました。

生態学者の専門知識の活用

生態学者は現在、AIとコンピュータビジョンを使用して、画像、ビデオ、その他の視覚的なデータ形式から重要な特徴を抽出しています。これにより、野生生物種の分類や個体数のカウントなどのタスクを実行できます。しかし、一般的に使用されるプログラムは、動物に関する既存の知識を活用する能力が限られており、カスタマイズも難しく、機密性の高いデータに関する倫理的な問題も生じます。

デヴィス・トゥイア教授は、EPFLの環境計算科学および地球観測研究所の責任者であり、この研究の筆頭著者です。

「この分野に多くの研究者を集め、共同で進めることで、この分野を進歩させることを目指しています。AIは、野生生物研究および環境保護全般において重要な役割を果たすことができます」とトゥイア教授は述べています。

特定の種を認識するようにトレーニングされたAIプログラムの誤差率を減らすには、コンピュータ科学者が動物生態学者の知識を活用できる必要があります。

マッケンジー・マシス教授は、EPFLのバルタレリ財団統合神経科学講座の責任者であり、この研究の共著者です。

「ここで、生態学と機械学習の統合が重要になります。野生生物を研究する分野の生物学者は、研究対象の動物に関する豊富なドメイン知識を持っており、私たち機械学習研究者としての役割は、問題を解決するためのツールを構築するために彼らと協力することです」とマシス教授は述べています。

これは、トゥイアと研究チームがこの問題に取り組んだ最初の試みではありません。チームは以前、ドローン画像に基づいて動物種を認識するプログラムを開発しました。また、マシスと彼女のチームは、科学者が動物の姿勢を推定および追跡するためのオープンソースソフトウェアパッケージを開発しました。

新しい研究について、チームはより広い聴衆を獲得することを希望しています。

「コミュニティが徐々に形成されています」とトゥイア教授は述べています。「現在のところ、口コミで初期のネットワークを構築してきました。2年前に、現在記事の他の筆頭著者であるベンジャミン・ケレンバーガー（EPFL）、サラ・ビーリー（カリフォルニア工科大学）、ブレア・コステロ（マックス・プランク研究所）と一緒に始めました」。