イギリス全土で外来種の植物を特定するためのAIモデル

環境科学者と人工知能研究者は、イギリスで広がっている外来種と戦うためにAIを利用しています。UK Centre for Ecology and Hydrology (UKCEH)とバーミンガムの研究者は、道路脇などの地域で日本のオタカラグサなどのさまざまな外来種の存在を調査するために、AIモデルを開発しました。

日本のオタカラグサは、イギリスの自然景観や建物に被害を与えることができる外来種です。イギリスで最も被害の大きい外来種のひとつと考えられています。日本のオタカラグサを除去することは難しいことが多く、発見して特定することが難しいからです。AI研究者は、機械学習アルゴリズムが日本のオタカラグサを特定するために必要な時間とリソースを削減できることを期待しています。

モデルへのトレーニングデータは、車両の上に設置された高速度カメラを使用して収集されました。約120マイルの道路脇の植生の画像が収集され、生態学者が画像を調査してオタカラグサを特定し、画像にGPSの位置情報を付加します。ラベル付けされた画像は、コンピュータビジョンモデルをトレーニングして日本のオタカラグサのサンプルを認識するために使用されます。同様のプロセスは、イギリスで見られる他の外来種の植物、例えばヒマラヤバルサムやロドデンドロンを認識するために使用されます。このシステムは、イギリス原産で疾病の被害を受けやすいアッシュの木を検出するためにも使用されます。

AIモデルは、10ヶ月間のパイロットプロジェクトでテストされます。研究チームは、カメラで撮影された画像の品質が一貫性があり、複数の種が1つの画像に含まれている場合にすべての種が適切に特定されることを確認する必要があることを述べています。如果パイロットプログラムが有望な結果をもたらす場合、他の国でも外来種問題に対処するために使用される可能性があります。UKCEHの計算生態学者であるトム・オーガスト博士は、「外来種の植物は、道路脇などの回廊に生えることが多いため、道路脇の調査に焦点を当てています。如果パイロットが成功すれば、この技術は他の国や他の種の植物、木、または昆虫、動物に拡大することができます」と述べています。

オーガストによると、AIモデルは自然界について学び、外来種に対する効率的で費用対効果の高い解決策を開発するための多くの可能性を提供します。UKCEHは、バーミンガムに拠点を置くAI企業のKeen AIと協力しています。Keen AIの創設者であるアムジャド・カリムは、Science Focusに対して、AIモデルを使用して画像を分析し外来種を検出することは、土地所有者、道路機関、政策立案者にとってコストを削減し、安全性を提供することができると述べています。現在、道路脇の画像を収集する主な方法は、調査員が必要であり、調査員が作業を完了するまで道路が一時的に閉鎖される必要があります。

UKCEHとKeen AIが設計した新しいプロジェクトは、外来種と戦うためにAIを適用するという、増加する傾向の最新の例です。先月、MicrosoftとCSIROのAI研究者は、オーストラリアのカカドゥ国立公園で見られる外来種であるパラグラスを特定するために、AIモデルを開発しました。パラグラスは、速いスピードで広がり、地域の多くの在来種を駆逐することができます。研究者は、ドローンで収集された画像を使用し、モデルをトレーニングしてパラグラスを成功的に特定し、研究者はそれを弱い湿地から除去することができました。これにより、数千のマグパイガチが地域に戻ることができました。アルバータ大学の別の研究チームは、カナダのさまざまな外来種に対する封じ込めと緩和戦略を設計するために、機械学習モデルを使用しました。