ジャカルタ-科学者たちは、シールネットと呼ばれる顔認識技術を使用して、アザラシの動きを追跡しています。種が絶滅しないようにする目的。
SealNetは、米国ハミルトンにあるコルゲート大学の生物学者であるクリスタイングラムによって作成され、コルゲートの生物学と数学の教授であるアーメットアイによって部分的に開発されました。
SealNetは、霊長類を識別するために使用される顔認識ソフトウェアであるPrimNetに基づいています。
「これは、このテクノロジーを、人間の顔認識テクノロジーに対するビッグブラザーの懸念から、それを永久に使用するように変えるようなものです。損失はありません」とイングラムは言いました。
最近のイングラムのテストで、Ayと彼らの同僚は、SealNetが90〜97%の確率でアザラシを正確に識別できることを発見しました。
イングラムは、それぞれの種はユニークであると言いました。彼と彼の同僚は、メイン州のカスコ湾で何時間もかけて、データベース用のアザラシを撮影しました。
ショー「As It Happens」のインタビューで、ホストのニル・キョクサルと一緒に、イングラムはこれまでに8,000枚以上のアザラシの写真を撮ったと語った。彼らはそのうちの1,250をSealNetにアップロードしました。
彼と彼のチームは、海洋哺乳類から50メートルの距離を保つことで連邦規制に準拠しているため、リモートカメラを使用してボートから動物を撮影しました。
「難しいのは、それらを操作できないことです。ですから、正面画像全体が必要な場合は、彼らが実際にあなたに会うまで待たなければなりません」とイングラムは言いました。
「そのため、私たちが取り組んでいることの1つは、新しいドローン技術を使用して、より簡単に操縦できるようにし、その岩のすべてのシールのすべての面を取得することです」と彼は付け加えました。
12月5日月曜日にCBCを立ち上げた調査結果は、ジャーナルに掲載されました エコロジーアンドエボリューション、イングラムがアザラシの動きを追跡することは保全計画の鍵であると述べました。
伝統的に、科学者は衛星トラッカーを使用してアザラシや他の海洋哺乳類の動きを追跡します。しかし、顔認識技術は、非侵襲的な技術で、より速く、より安価で、より正確なデータを提供することができます。
「保全政策について考えるとき、その核となるのは、個体数に関する基本的な生物学的タイプのデータです」とイングラム氏は述べています。
これには、アザラシの移動パターン、つまり同じ場所に戻る頻度を理解することが含まれます。
「アザラシの問題の1つは、個体を観察することであり、夏の間、または何年にもわたって彼らが何をするか、それは多くの時間がかかります。そして、過去数十年にわたって私たちが使用してきた方法は非常に高価で時間がかかりました」とイングラムは説明しました。
「私たちは、この種の技術を使用してプロセスをスピードアップし、物事を自動化することで、保全生物学を21世紀に持ち込み、そのタイプのデータをはるかに高速に取得できるようにしています」と彼は続けました。
次のステップでは、イングラムと彼のチームはシールネットの精度を向上させます。彼らはまたそれを他の人に無料で提供する予定です。
「私たちは、コンピュータサイエンスのバックグラウンドをあまり持っていないかもしれないし、持っていないかもしれない世界中の研究者がこのテクノロジーにアクセスできるようにすることを本当に望んでいます」とイングラムは言いました。
オランダの人工知能企業であるFruitPunchと協力して、SealNetのいくつかの側面を改善し、より広い使用を促進します。
最後に、イングラムは、SealNetが最終的にハワイモンクアザラシと地中海モンクアザラシを追跡するために使用されることを望んでいます。
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