AIを活用した亀の顔認識による保全の推進

'AIを使った亀の顔認識による保全の推進'

アフリカ全土で亀の再識別を改善し、機械学習プロジェクトを支援する解決策を見つける

私たちの周りの生態系を保護することは、地球とそのすべての生命市民の将来を守るために重要です。幸いにも、新たな人工知能(AI)システムは、保全活動を進める上で進歩を遂げており、セレンゲティで動物共同体の行動を研究し、減少する生態系を保護するのに役立つものから、絶滅を防ぐための密猟者とその負傷した獲物を見つけるものまで、規模の大きな複雑な問題に取り組んでいます。

私たちが開発する技術で人類に利益をもたらすことを使命としているため、将来のAIシステムを公正かつ公平に構築するためには、多様な人々がAIシステムを構築することが重要です。これには、機械学習(ML)コミュニティを広げ、AIを使って重要な問題に取り組むために幅広い観客と関わることも含まれます。

調査を通じて、私たちはZindiという共通の目標を持つ専門パートナーに出会いました。Zindiはアフリカのデータサイエンティストの最大のコミュニティであり、アフリカの重要な問題を解決することに焦点を当てた競技会を主催しています。

私たちの科学チームの多様性、公正性、包括性(DE&I)チームは、Zindiと協力して、保全活動を進め、AIへの参加を促進するための科学的な課題を特定しました。Zindiのバウンディングボックス亀チャレンジに触発され、現実的な影響を持つプロジェクトである亀の顔認識に着地しました。

生物学者は、亀を指標種と考えています。これらは、その行動が科学者に生態系の基盤的な福祉を理解するのに役立つ生物のクラスです。たとえば、河川にカワウソが生息していることは、クリーンで健康な川の兆候と考えられています。1970年代に塩素系農薬の禁止が行われたことで、カワウソの種が絶滅の危機から回復したことがその証拠です。

亀もそのような種です。彼らは海草を食べることで生態系を育むため、数多くの魚や甲殻類の生息地を提供します。伝統的に、生物学者は個々の亀を身体的なタグで特定し、追跡してきましたが、これらのタグは海水中で頻繁に失われたり侵食されたりするため、信頼性のない方法となっています。これらの課題の一部を解決するために、私たちは亀の再呼び出しというMLチャレンジを開始しました。

Example of image data for four turtles taken from the tutorial colab notebook. Differences in lighting, scale, background, pose, and similarities between turtles added to the complexity of the prediction challenge. Credit: Zindi.

亀のタグを特定するために亀を十分に静止させるという追加の課題があるため、亀の顔認識によってこれらの問題を回避することを目指した亀の再呼び出しのチャレンジが行われました。これは可能となるのは、亀の顔の鱗のパターンが個体ごとに固有であり、数十年にわたって変わらないためです。

このチャレンジは、亀の再識別の信頼性とスピードを向上させ、不快な物理的なタグの使用を完全に代替する方法を提供する可能性を目指しています。これを実現するためには、データセットが必要です。幸いなことに、Zindiとケニアの慈善団体Local Ocean Conservationとの以前の亀に関連するチャレンジの後、チームは亀の顔のラベル付き画像のデータセットを共有することができました。

Visualisation of which turtle head regions a neural network pays attention to when making its predictions of which individual is in the photo. Left: A turtle's face from the dataset. Middle/Right: activations from DenseNet121 and EfficientNetB5 on the same image. Credit: Zindi and Zindi discussion board user ZFTurbo .

コンテストは2021年11月に開始され、5ヶ月間続きました。競技者の参加を促すために、チームはColabノートブックを実装しました。これは、ブラウザ上で動作するプログラミング環境であり、JAXとHaikuという2つの一般的なプログラミングツールを紹介しました。

参加者は、チャレンジデータをダウンロードし、特定の角度から撮影された写真を元に、亀の正体をできるだけ正確に予測するためのモデルのトレーニングを行うことが求められました。モデルからの予測結果をモデルから隠されたデータに提出した後、参加者の進捗を追跡する公開リーダーボードを閲覧することができました。

コミュニティの関与は非常に積極的であり、チャレンジ中にチームが展示した技術革新も同様でした。競技の間に、私たちは13の異なるアフリカの国から多様なAI愛好家からの提出を受けました。これには、通常は最大の機械学習カンファレンスである場所に伝統的に十分な代表がいない国、ガーナやベナンなども含まれています。

私たちの亀保護パートナーは、参加者の予測の正確さが現場で亀を特定するために直ちに役立つと示しています。つまり、これらのモデルは野生生物保護に現実的で直接的な影響を与えることができます。

Zindiは気候にプラスの影響を与える課題をサポートするための取り組みの一環として、ケニアでのスワヒリ語音声分類と翻訳および緊急サービス、そしてウガンダでの大気品質予測と社会福祉の向上に取り組んでいます。

Zindiとのパートナーシップ、そしてTurtle RecallチャレンジとAI for conservationという成長する分野に貢献したすべての人々に感謝しています。そして、世界中の人々がどのようにAI技術を活用して健全で持続可能な未来を築くかを見ることを楽しみにしています。

詳細については、ZindiのブログでTurtle Recallについて詳しく読むか、Zindiのウェブサイトhttps://zindi.africa/でZindiについて学びましょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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