人工知能とビッグデータが野生生物の保護に役立つ可能性
動物生態学と人工知能の専門家グループが、野生動物の研究を改善し、現在では新技術によって大量に集められているデータをより効果的に活用するための、新たな学際的アプローチを提案した。
動物生態学の分野はビッグデータとIoTの時代に入った。現在、衛星、ドローン、地上機器（動物に装着されたり、その周辺に設置された自動カメラやセンサー）といった高度な技術によって、野生動物の個体群に関する前例のない量のデータが集められている。
これらのデータは非常に容易に取得・共有できるようになり、研究者にとっての距離と時間を縮め、自然生息地への人間の立ち入りを最小限に抑えている。現在、大規模データセットを分析するための多くのAIプログラムが利用可能だが、それらは多くの場合汎用的で、野生動物の行動や外見を正確に観察するには適していない。
EPFL（ローザンヌ連邦工科大学）などの大学の研究者グループは、コンピュータービジョンの進歩と生態学者の経験を組み合わせることで、この問題に取り組み、より正確なモデルを開発するための先駆的アプローチを打ち出した。彼らの研究結果はNature Communications誌に掲載され、野生生物の保護におけるAI活用の新たな展望を開くものである。
学際的なノウハウの構築
野生生物研究は地域的なものから地球規模のものへと発展した。現代の技術は、野生動物の個体数をより正確に推定し、動物の行動をより深く理解し、密猟に対抗し、生物多様性の減少を食い止めるための、革命的に新しい方法を提供している。
生態学者はAI、特にコンピュータービジョンを用いて、画像、動画、その他の視覚データから主要な特徴を抽出し、大規模データセットを使って野生動物の種を素早く分類し、個体を数え、特定の情報を収集することができる。
現在このようなデータの処理に一般的に使用されているプログラムは、多くの場合ブラックボックスとして動作し、動物界に関する既存の知識を十分に活用していない。さらに、設定が難しく、品質管理が不十分な場合もあり、機密データの使用に伴う倫理的問題を伴う可能性もある。
また、特に地域的な偏りを含んでいることもある。例えば、あるプログラムの学習に使われたデータがすべてヨーロッパで収集されたものであれば、そのプログラムは世界の他の地域には適さない可能性がある。
「私たちは、より多くの研究者にこのテーマへの関心を持ってもらい、この新しい分野を前進させるために彼らの努力を結集したいと考えています。AIは、野生生物研究およびより広い意味での環境保護において、重要な触媒となり得ます」
例えば特定の種を認識するよう学習させたAIプログラムの誤差を減らしたい場合、コンピューター科学者は動物生態学者の知識に頼れる必要がある。これらの専門家は、プログラムにどの特性を考慮すべきかを指摘できる。例えば、ある種がある緯度で生存できるか、捕食者と被食者の関係などを通じて別の種の生存にとって決定的かどうか、あるいはその種の生理が生涯のなかでどのように変化するかなどである。
新しい機械学習アルゴリズムは、動物の個体を自動的に識別するために使用できる。例えば、シマウマの独特な縞模様や、動画中での動きのダイナミクスが個体識別の手がかりとなり得る。
「ここで生態学と機械学習の融合が重要になります。フィールド生物学者は研究対象の動物について豊富な専門知識を持っており、機械学習の研究者である私たちの仕事は、彼らと協力して解決策を見つけるためのツールを開発することです」
既存の取り組みの周知
コンピュータービジョンと生態学の結びつきを強めるというアイデアは、トゥイア、マティスらの科学者が過去2年間にさまざまな会議で自らの研究課題について議論する中で生まれた。彼らは、このような協力が一部の野生動物種の絶滅防止に非常に役立つ可能性があることに気づいた。
この方向ではすでにいくつかの取り組みが実施されており、そのいくつかはNature Communicationsの論文に挙げられている。例えば、EPFLのトゥイアとそのチームは、ドローンからの画像に基づいて動物の種を認識できるプログラムを開発した。最近、このプログラムはアザラシの個体群で試験された。
一方、マティスとその同僚たちは、DeepLabCutと呼ばれるオープンソースのソフトウェアパッケージを発表した。これにより、科学者は驚くべき精度で動物の姿勢を推定し追跡できる。すでに30万回ダウンロードされている。
DeepLabCutは実験動物のために開発されたものだが、他の種にも使用できる。他の大学の研究者もプログラムを開発しているが、この分野にはまだ真のコミュニティが形成されていないため、成果を共有するのが難しい。他の科学者はこれらのプログラムの存在や、特定の研究に最適なものがどれかを知らないことが多い。
それでも、さまざまなオンラインフォーラムを通じて、そのようなコミュニティに向けた第一歩が踏み出されている。ただし、Nature Communicationsの論文は、世界中の研究者からなるより広い読者層を対象としている。
「コミュニティは着実に形成されつつある。これまでは口コミを通じて最初のネットワークを築いてきた。2年前、論文の他の筆頭著者たち、すなわちEPFLのベンジャミン・ケレンベルガー、米国カリフォルニア工科大学のサラ・ベリー、ドイツのマックス・プランク研究所のブレア・コステロと共に始めた。」
