「私の目が支配者だ」！人工知能は鳥の「家族背景」を理解するのにどのように役立つのでしょうか?

生物多様性には動物、植物、微生物が含まれますが、その中でも鳥類は最も注目を集めるカテゴリーの一つです。これらは生息地の要因とその変化に敏感であるため、地域の生態学的品質の「バロメーター」や「試金石」としてよく使用されます。そのため、鳥類の監視は関係部署の定期的な業務の一つとなっている。

ファイル写真：スタッフが鳥の調査と写真撮影を行っている

当初、鳥類のモニタリングは主に「手動＋観察機器」方式を採用しており、主に検査員が保護区の隅々まで歩き回り、一羽ずつ観察し、一羽ずつ数えることに頼っていました。これは時間と労力がかかり、検出効率と精度は非常に低かったです。検査官が立ち入ることのできない危険な干潟や沼地もいくつかあり、それが統計上の盲点となっていた。人工知能技術の急速な発展により、鳥類の多様性の監視を支援するために AI 関連技術を使用することが可能になりました。鳥類インテリジェント識別システムが導入されると、スタッフは屋内で監視作業を行うことができるようになります。ビデオ監視の範囲が広がり、監視の効率、精度、実現可能性が大幅に向上しました。サンプルデータとサンプルサイズが徐々に増加するにつれて、認識精度もますます高くなります。現在、監視精度は90％以上に達しています。これは、鳥類の多様性調査と動的モニタリングのための革新的な手段を提供するだけでなく、野生生物のモニタリングに「スマートな変化」をもたらします。

AIを使って「鳥類調査」を行うには？まず、AI鳥類調査員は、ハードウェア監視装置とインテリジェント識別ソフトウェアで構成される「AI鳥類インテリジェント識別監視システム」を設置する必要があります。第二に、鳥類AI識別サーバーは、鳥類をリアルタイムで監視し、効率的に分析・処理する機能を備えています。鳥類監視管理システムには、ビデオ アクセス、監視と制御、画像管理、鳥類リスト、統計分析などの機能アプリケーションが統合されています。鳥類インテリジェント監視および識別システムの中核は、鳥類インテリジェント識別アルゴリズムであり、主に画像とビデオに基づく鳥類識別アルゴリズムと、音に基づく鳥類識別アルゴリズムが含まれています。画像やビデオに基づく鳥類認識アルゴリズムは、湿地や水面などの比較的開けた自然環境に適しています。例えばコウノトリの場合、目の周りの赤い皮膚や黒いくちばし、シロヘラサギの黒くて平たいくちばしなど、識別しやすい特徴をシステムが自動認識し、識別判定を行います。山林など障害物が厳しい環境では、音に基づく鳥類認識アルゴリズムがより効果的です。

AI は、多くの保護地域や湿地公園における鳥類の多様性の調査や監視、渡り鳥の検出に応用されてきました。黄河デルタ国立自然保護区での鳥類監視に人工知能が応用されています。このシステムは2022年に運用を開始して以来、豊富なビデオ監視データを提供しており、保護区管理者がリアルタイムで監視を行い、履歴記録を閲覧するための強力なデータサポートを提供しています。

渡り鳥の季節には、人工知能を使えば、壮大な鳥の群れを簡単に数えることができます。 2022年9月、昆明市滇池高原湖研究所は、大博口に鳥類インテリジェント監視識別システムを導入した。アカカモメが到着すると、このシステムは毎日5,000羽以上のアカカモメを監視できるようになり、自然保護区の管理者に大量の観察データを提供することができました。

今後、新たな科学的手法やツールが鳥類のモニタリングに応用され、鳥類のモニタリングは高精度、ダイナミズム、インテリジェンスの方向に発展し、鳥類のモニタリングの効率と識別精度が大幅に向上し、鳥類とその生息地の科学的研究と保護が促進され、生物多様性の保全と科学普及のための適切な技術サポートが提供され、鳥類に対する理解と保護の向上に貢献します。

監査専門家: 鄭超超、中国電子工学設計研究所シニアエンジニア

中国科学技術協会科学普及部

新華網

共同制作