人工知能により野生動物の特定や頭数カウントを自動化する手法をアメリカの大学が開発

米ワイオミング大学を中心とする共同研究プロジェクトは、2018年6月、人工知能（AI）のひとつ「ディープラーニング（深層学習）」を活用し、画像データをもとに、野生動物を自動で特定し、頭数をカウントする新たな手法を開発した。

・99.3%の精度で画像データから野生動物を特定

野生動物の生態調査では、野生動物が出現しやすい場所にカメラを設置し、モーションセンサーや赤外線センサーによってその体温や動きを感知して自動で撮影する“カメラトラップ”が普及している。

しかしながら、自動撮影された膨大な画像データを精査し、野生動物の種類を特定したり、その数を数えたりするのは、人手に委ねられており、多くのボランティアの協力を借りながら、このような労働集約型タスクを遂行しているのが現状だ。

そこで、共同研究プロジェクトでは、ディープニューラルネットワーク（DNN）を開発し、クラウドソーシング型市民プロジェクト「Snapshot Serengeti」がタンザニアで撮影した野生動物の画像データ320万件を使って、48種類の動物の特定やカウント、行動記述の手法をこれに学習させた。

その結果、99.3%の高い精度で野生動物を分類したほか、それぞれの頭数をカウントし、「立っている」「食べている」「寝ている」など、その状態までも正しく描写した。

これによって、従来、ボランティアらが担っていた1万7000時間分もの分類作業を効率化できるという。

・野生生物や生態系の調査にも人工知能が活用される

この共同研究プロジェクトの成果は、“カメラトラップ”をはじめとする野生動物の生態調査において、ディープラーニングがその正確性や効率性の向上に寄与することを示すもの。

野生動物や生態系の保護やそのための調査活動にも、人工知能の活用がますます広がっていきそうだ。（文　松岡由希子）

University of Wyoming