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2024-03-23 22:00:00
あらゆる耳を傾けて生物多様性を聞く
レーダーから熱帯雨林に至るまで、AI は東南アジアの最も古い風景の一部でも活用されています。
スウェーデン農業科学大学の学生、クララ・ヘルンブロムとヨハン・ナルバは、マレーシアのボルネオ島サバ州の原始林、そしてさらに荒廃した森林で研究を行っています。
彼らが目指すのは 修復現場を含むさまざまな景観にわたる生物多様性と野生生物の活動のレベルをより深く理解するため。 この調査結果は、企業が森林の修復や保全を通じて二酸化炭素排出量を相殺できる炭素クレジットの有効性についての洞察を提供する可能性がある。
生態系を理解するために、彼らは調査対象の風景全体に数十の音声レコーダーを設置しました。 装置は 10 日間にわたって、そこに生息する動物、鳥、爬虫類の鳴き声を録音します。
何千時間もの録音を手作業で聞いて種や行動を特定しようとする代わりに、生徒たちは録音を Arbimon と呼ばれる AI 搭載プラットフォームにアップロードすることができ、ほんのわずかな時間で分析を行うことができます。
「本当に期待できそうです。 このプロジェクトはそれなしでは不可能です。 そして今後は、さらに多くの種を特定できるようになるでしょう。」 ナルヴァ氏は語った。
これは、この地域および世界中でますます使用されている手法であり、科学者や研究者はオンライン ツールに無料でアクセスできます。
Arbimon はもともと、プエルトリコの大学で音声録音を保存および分析するためのクラウドベースのプログラムとして始まりました。 初期のアプリケーションには、フィリピンのパラワン島の森林でのチェーンソーの使用などの違法行為を公園監視員が発見するのに役立つことが含まれていました。
その機能はさらに洗練されました。
この技術は、パターン マッチングとクラスタリングを使用して、現在の種を示す特定の音声シグネチャを発見します。 森林で何が起こっているかをほぼリアルタイムで把握できる可能性があります。
「テクノロジーにアクセスできない科学者にとって、1 つの録音を処理するのに平均して 10 ～ 15 分かかるでしょう」と Arbimon を運営する Rainforest Connection の CEO である Bourhan Yassin 氏は述べています。 この非営利団体は、脅威にさらされている生態系の保護に専念しています。
「そのことを考えて、録音数を 100,000 件以上に増やすと、論文や論文としてはそれほど多くありません。 単一の種について非常に優れた検出セットを取得するには、約 4 か月半かかります。
「AI モデルを使用すると、これを数秒で行うことができます。 文字通り、数秒で 100 万件の録音を処理できます」と彼は言いました。
ヤシン氏は、アルビモンは科学と地上の研究および保全の間にある大きな溝を埋めるのに役立っていると語った。 同氏は、毎週 200 万から 300 万の録音がプラットフォームにアップロードされていると共有しました。 これまでに、約 120 か国の約 6,000 のプロジェクトで 20 億件近くの分析が行われています。
特に熱帯雨林の密集したマレーシアやインドネシアでは、環境音響の利用には大きな可能性があるにもかかわらず、東南アジアでの利用には制限が残っています。
ヤシン氏は、各国政府が、特に国立公園でのデータ収集と、そのデータを自国外でホストすることについて依然として警戒していることを認めた。
「政府の規制はまだ追いついていない」と彼は言う。 「東南アジアでAIが広く導入されるためには、地方分権化が必要であり、AIは完全にローカルで実行する必要はなく、国内だけで完全に制御することはできないという事実を受け入れる必要がある。
「これらのシステム、特に Arbimon のような 1 つの国だけにサービスを提供しないシステムの場合、グローバルである必要があります。」
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