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2025-06-18 16:45:00
1956年、アンニス・ダッグ博士という23歳のカナダの科学者が何か特別なことをしました。彼女は南アフリカに一人で旅行して野生のキリンを勉強しました。彼女の発見はシンプルでしたが、深遠でした。キリンのスポットのパターンは指紋と同じくらいユニークであり、科学者が再生できるようにします識別する 時間の経過とともに個々の動物。
今日、 ほぼ70 数年後、その洞察は、これまでに作成された最も先進的なAI保全ツールの1つに力を与えています。
だった の発売を発表できることを誇りに思っています キリン （FAUNA機能抽出にAIを使用した一般化画像ベースの再識別） – MicrosoftのAIがGood Labのために開発したオープンソースAIツールと、 野生自然研究所、保全主義者がタンザニアの絶滅危ed種のキリンの人口を追跡し、保護するのを支援する。 10年以上にわたってコラボレーションを構築したこのツールは、地域の主要なキリン集団を安定させるために、保護者に重要な洞察を提供するのにすでに役立ち、キリンはほんの始まりに過ぎません。
なぜそれが重要なのか
キリンはアフリカでのみ見られ、タンザニアでは、過去30年間でその数が50％以上減少しています。成人の女性はしばしば密猟者の標的を絞っており、人口は脆弱で断片化されています。保護者は、この傾向を逆転させるためにデータを必要としています：生存率、移動ルート、繁殖パターンなど。しかし、そのデータの収集と分析には伝統的にあります 必須 巨大な手動の努力。
そうです AIが役立つ場所。
キリンがすること
私たちの新しいツール –キリン– コンピュータビジョンを使用します 識別する スポットパターンに基づいた個々のキリンも 促進します 自動化された個々の注釈とデータセットキュレーション。 その 高速でスケーラブルで、実世界の保全のために設計されています。
- AI搭載の認識：キリンを90％以上の精度で一致させ、多くの場合99％に達します。
- エンドツーエンドのワークフロー：写真のアップロードからエキスパートレビュー、シームレスなカタログの更新まで、プロセスのすべてのステップをサポートします。
- アクセス可能なデザイン：清潔でユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、科学者とフィールド研究者の両方がそれを使用できます。コーディングは必要ありません。
- スケーラブルなインフラストラクチャ：数千の画像をすばやく処理し、各一致を2秒以内に処理します。
- オープンソース：GitHubで利用可能になりました。技術ユーザーと非技術的なユーザーの両方のためのツールを備えています。
キリンが撮影されるたびに、通常は「IDカード」として機能する右側に撮影されるたびに、ツールは画像をカタログと比較し、個人を識別するか、専門家のレビューのためにフラグを立てます。各調査では、1,500を超える画像が生成されます。キリンは、以前は数日に数分かかるものを変えます。
「パターンマッチングソフトウェアとコンピュータービジョンにより、数千人の個々のキリンを追跡することができました。私たちは、私たちが見るすべてのキリンの写真を撮り、それらをパターン認識ソフトウェアに供給します。–Wild Nature InstituteのDerek LeeとMonica Bond氏は、次のように述べています。」
より広範な保全のためのモデル
キリンの建築は、キリンだけではありません。それは、ゼブラス、トラ、クジラのサメなど、独特の視覚パターンを持つどの種にも適応できます。それがオープンサイエンスの力です：私たちは一度構築し、利点が増加します。
私たちは、野生自然研究所とマサイ・キリン保護プロジェクトに特に感謝しています。彼らのたゆまぬフィールドワーク、深い専門知識、共有のコミットメントにより、この進歩が可能になりました。
Microsoftでは、世界の最大の課題のいくつか、つまり気候、生物多様性、持続可能性が、コミットメントだけでなくコラボレーションを要求していると考えています。 AIだけではキリンを救いません。しかし、献身的な科学者の手の中で、それは違いの世界を作ることができます。
地球上で最も高い陸上哺乳類にまだ立つ場所があることを確認しましょう。
#大型動物のビッグデータAIがタンザニアの絶滅危ed種のキリンを救うのにどのように役立つか