AI 専門家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・ポリテクニックフェデラール・ド・ローザンヌの人工知能（AI）と動物生態学の専門家グループは、野生生物種の研究を強化し、野生生物の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た。 

新しい研究はで公開されました ネイチャー·コミュニケーションズ. 

野生動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通じて野生動物の個体数に関する大量のデータが収集されています。 これらの新しいテクノロジーにより、研究開発が迅速化されると同時に、自然生息地の破壊が最小限に抑えられます。 

大規模なデータセットを分析するために多くの AI プログラムが使用されていますが、それらは多くの場合一般的であり、野生動物の行動や外観を観察するには十分な精度がありません。 

科学者チームは、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、これを回避するための新しいアプローチを開発しました。 

生態学者の専門知識を活用する

生態学者は現在、AI とコンピューター ビジョンを使用して、画像、ビデオ、その他の視覚形式のデータから主要な特徴を抽出し、野生生物の種を分類したり、個々の動物を数えたりするなどのタスクを実行できるようにしています。 ただし、このデータの処理によく使用される汎用プログラムは、動物に関する既存の知識を活用する能力に限界があります。 また、カスタマイズが難しく、機密データに関連する倫理上の問題が発生しやすいです。 

Devis Tuia 教授は、EPFL の環境計算科学および地球観測研究所の所長であり、この研究の筆頭著者です。 

「私たちは、より多くの研究者にこのテーマに興味を持ってもらい、この新興分野で前進するために協力してもらいたいと考えました。 AI は、より広範な野生生物の研究と環境保護において重要な触媒として機能する可能性があります」とトゥイア教授は言います。

特定の種を認識するように訓練された AI プログラムの誤差の範囲を減らすために、コンピューター科学者は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・マティス教授は、EPFL ベルタレッリ財団統合神経科学委員長であり、この研究の共著者です。 

「ここで生態学と機械学習の融合が鍵となります。現場の生物学者は研究対象の動物について膨大な専門知識を持っており、私たち機械学習研究者の仕事は彼らと協力して解決策を見つけるためのツールを構築することです」と彼女は述べた。 。 

トゥイア氏と研究者チームがこの問題に取り組むのはこれが初めてではない。 同チームは以前、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ており、一方マティス氏と彼女のチームは、科学者が動物の姿勢を推定し追跡するのに役立つオープンソース ソフトウェア パッケージを開発した。 

新作に関しては、チームはより幅広い視聴者を獲得できることを期待している。

「コミュニティは着実に形成されつつあります」とトゥイア氏は言います。 「これまでのところ、私たちは最初のネットワークを構築するために口コミを利用してきました。 私たちは XNUMX 年前に、現在この記事の他の筆頭執筆者であるベンジャミン・ケレンバーガー氏、同じく EPFL の人々と最初に取り組み始めました。 米国カリフォルニア工科大学のサラ・ビアリー氏。 そしてドイツのマックス・プランク研究所のブレア・コステロエ氏。」