AIを用いてサンゴ礁の健康状態を監視し、海洋のごみ汚染を検出する

Intelは最近、AccentureおよびSulubaaï Environmental Foundationと提携して、脆弱な海洋生息地を分析および保護するためのAI駆動のデータ収集プラットフォームを作成しました。サンゴ礁のような生息地です。

気候変動、汚染、過剰な漁業が世界の海洋、特にサンゴ礁を損なっています。世界中のサンゴ礁は大量の死滅と、サンゴの白化などの問題を経験しています。科学者や保全生物学者は、サンゴ礁を保護し、回復を助ける方法を探しています。サンゴ礁を支援する計画を設計するには、データが必要であり、Engadgetが報告したように、Intelは2つの環境財団と提携してCORaiLプラットフォームを作成しました。CORaiLの目的は、サンゴ礁やその他の海洋生息地に関する情報を収集し、研究者が脆弱な海洋生態系を保護するための効果的な戦略を決定するために必要なデータを提供することです。AccentureのCommunications、Media、TechnologyプラクティスのマネージングディレクターであるJason Michellは、ブログ投稿で次のように説明しています。

「人工知能は、社会の最も難しい問題を解決するための前例のない機会を提供します。私たちの企業および社会パートナーのエコシステムは、この『AI for social good』プロジェクトが、環境にポジティブな影響を与えるために力を合わせることができることを証明しています。」

昨年5月、3つの組織の研究者およびエンジニアのチームは、フィリピンのPangatalan島近くのサンゴ礁にコンクリート構造物を設置しました。コンクリートの塊には、サンゴ生態系の生物が生息できる新しい生息地になることができる、生きているサンゴの部分が含まれていました。さらに、研究者は構造物の近くに水中カメラを設置して、サンゴと周囲の環境に関するデータを収集しました。カメラはAccentureによって開発されたAI駆動のビデオ分析システムを使用しており、研究者は最小限の侵襲方法でサンゴ礁に関するデータを収集できるようになりました。

AccentureのAIビデオ分析システムにより、研究者は物理的に水の中に存在しなくても、サンゴ環境からリアルタイムのビデオデータを収集できます。多くのダイバーがサンゴ礁の映像を収集しますが、これには旅行費がかかり、ダイバーが野生生物に干渉する可能性があります。AIビデオプラットフォームは、研究チームのためにデータ収集と分析の大部分を行い、環境の変化を継続的に監視し、研究者がほぼリアルタイムで分析を行えるようにします。

過去1年間で、CORaiLは約40,000枚の画像を分析のために収集し、画像はすでに研究者が環境条件の変化に対するサンゴ礁の反応を分析するのに役立っています。一方、共同作業のエンジニアはすでにCORaiLシステムの次の世代に取り組んでいます。次のプロトタイプには、バックアップ電源と最適化された畳み込みニューラルネットワークのシリーズが含まれます。CORaiLの新しいバージョンは、サンゴの研究以外のタスク、たとえば熱帯魚が冷たい水を通過する方法の研究や、サンゴ礁保護命令の違反者を監視するために使用される可能性があります。

CORaiLは、海洋を保護する目的でAIを使用する新しいプロジェクトではありません。英国Plymouth Marine Laboratoryの研究者によって設計された新しいAIシステムは、衛星画像の分析を通じて海洋のプラスチック汚染を追跡します。AIシステムは、ヨーロッパ宇宙機関（ESA）の衛星によって収集された画像を分析し、ごみが生成する「スペクトルシグネチャ」（ごみが吸収および反射する光のパターン）を分析して浮遊するごみの大きな塊を検出します。トレーニング後、AIはベトナム、カナダ、ガーナ、スコットランドの海の画像をテストしたときに、多数の異なるオブジェクトを認識できました。AIは、ごみと自然物体を区別する際に約86％の精度を達成したと報告されています。

研究に関与する科学者によると、彼らの実験は、初めて衛星を使用してプラスチック汚染を追跡したものです。研究チームは、技術を改善し、河川や沿岸地域内のごみのパッチを検出できるようにしたいと考えています。