AIエキスパートが開発した野生生物保護のためのビッグデータアプローチ

スイス連邦工科大学ローザンヌ校（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、ネイチャー・コミュニケーションズに掲載されました。

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、自動カメラなどのテクノロジー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。これらの新しいテクノロジーは、研究開発を迅速化すると同時に、自然環境への干渉を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ますが、一般的であり、野生動物の行動や外見を観察するのに十分な精度がありません。

科学者チームは、この問題を解決するために、新しいアプローチを開発しました。彼らは、コンピュータビジョンの進歩と動物生態学者の専門知識を組み合わせました。

動物生態学者の専門知識の活用

動物生態学者は現在、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、カスタマイズも困難であり、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、スイス連邦工科大学ローザンヌ校の環境計算科学および地球観測研究所の責任者であり、この研究の第一著者です。

「この分野に多くの研究者を引き付けて、共同で進めることができるようにしたいと思ったので、研究者を集めてこの分野を進めていきたい」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、スイス連邦工科大学ローザンヌ校のベルトレリ財団統合神経科学椅の責任者であり、この研究の共同著者です。

「ここで、生態学と機械学習の統合が重要です。野生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は彼らと協力してツールを開発し、解決策を見つけることが私の役割です」と彼女は述べています。

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に届けたいと考えています。

「コミュニティが徐々に形成されてきています」とトゥイアは述べています。「私たちは、口コミを通じて初期のネットワークを構築してきました。2年前に、私たちが現在この記事の他の共同著者であるベンジャミン・ケレンバーガー（スイス連邦工科大学ローザンヌ校）、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」