【TED】自然の写真が野生動物の保護にどのように役立つか【日本語訳】

科学/技術

翻訳者と査読者は、Reckoning のチームに詳細情報を問い合わせることができます。

2014年、私は世界で最後のキタシロサイの雄であるスーダンに会いました。

わずか4年後、スーダンは死亡し、2頭の雌のキタシロサイが生き残った。

この種は事実上絶滅していますが、絶滅したのはそれだけではありません。

私たちは前例のない規模で生物多様性を失いつつあります。

私たちは現在、第6次大量絶滅と呼ばれる生物多様性の危機の真っ只中にいますが、何をどのくらいの速度で失っているのかを把握した上で、追いつくための科学技術的解決策さえ持っていません。

国際自然保護単位であるレッドリストは、世界の生物多様性を追跡する公式の国際機関であり、そこで追跡されている 130,000 種のうち、何百万もの種が存在し、その大部分が保護ステータスを持っています。データが不足しているか、人口動向が不明であるため。

そして、これらはシャチやホッキョクグマのような象徴的な種です。

彼らがどれほどうまくやっているのかはわかりません。

私たちは政策決定を行うことができません。

彼らを保護するための適切なリソースを配置することができません。

アフリカゾウは何頭いますか?

密猟によりどれくらいの速さで命が失われてしまうのでしょうか?

クジラはどこまで行くの?

そして、何匹の幼ガメが成体まで生き残るのでしょうか?

分かりません。

そして、これらのデータは保全の決定にとって重要です。

では、それらのデータはどうやって取得するのでしょうか?

世界中のあらゆる場所であらゆる動物を追跡できるほどの科学者は不足しており、それらを追跡するための首輪や衛星タグも十分ではありません。

さらに、動物にサテライトタグや首輪を付けるには、実際に動物を捕獲し、落ち着かせ、獣医師の立ち会いのもとで動物のバイタルサインを監視する必要があり、たとえすべてがうまくいったとしても、首輪が引っかかってしまう可能性があります。ブランチまたはサテライト タグが感染する可能性があります。

したがって、これは動物にとって危険である可能性があります。

今日、画像は、昼食に何を食べたかから、裏庭やサファリ ツアーで見た動物に至るまで、あらゆる情報について最も豊富で簡単に入手できる情報源です。

科学者、フィールドアシスタント、カメラトラップだけでなく、ドローンやサファリやホエールウォッチングツアーに参加する観光客からもたらされた画像が何百万枚も存在します。

これら数百万枚の画像を撮影して、野生動物に関する情報を抽出できれば。

さて、人工知能が助けてくれます。

私たちはアルゴリズムを設計し、最新の人工知能、機械学習、コンピューター ビジョンを使用してこれらの何百万枚もの画像を撮影し、動物が含まれている画像を見つけ、それらの写真の中で動物がどこに隠れているかを見つけるためのプラットフォーム、Wildbook を作成しました。母親の後ろを観察し、指紋のような動物の体にある独特の模様を使って、シマウマのジッピー、キリンのジョー、カメのテリー、クジラのウィリーを認識し、種だけでなく個々の動物まで把握します。

ご希望であればボディプリントも可能です。

縞、斑点、しわ、切り込み、さらにはクジラの吸虫やイルカの背びれの形も。

すべての動物がそうであるように、これらもユニークです。

そして、画像がいつどこで撮影されたかという情報があれば、色やタグの代わりに写真を使って動物を追跡し、数えたり、誰が誰の動物の友達なのかをソーシャル ネットワークで把握したりすることもできるようになりました。

これは、クジラとイルカに関するワイルドブック、Flukebook のサンプル ページです。

そしてこれは、そのワイルドブックで最も引用されている動物、ピンチーです。

ピンキーは有名人です。

彼女はハムです。

彼女は写真を撮られるのが好きです。

彼女はドミニカ全土で600件以上目撃されている。

彼女はそこに住んでいます。

彼女はそこでたむろしています。

また、クジラとイルカのワイルドブックである Flukebook には、識別された約 46,000 個体の 100 万枚以上の画像が含まれており、科学と保護の基礎を提供しています。

私たちは、ソーシャル メディア、公開投​​稿された画像やビデオを精査し、動物が含まれているものを見つけて、識別のためにこの機械学習バック エンジンに送信し、適切なワイルドブックの適切なページに追加する人工知能エージェントも開発しました。それからソーシャル メディアのコメントに「ビデオの 2 分 46 秒でジンベエザメを見つけました」と投稿し直しました。

これについて私たちが知っていることはすべてここにあります。

すると人々は「すごい、これはすごい」と反応します。

どうすればそれを助けることができますか?

手伝いましょうか?

私たちは人々をその場でエンゲージし、人工知能の助けを借りて休暇中のビデオを科学と自然保護のためのデータに変換します。

ジンベエザメのワイルドブックには現在、約 9,000 人の市民科学者、200 を超える保護および科学プロジェクト、そしてソーシャル メディアからの 1 人の非常に賢明なエージェントによって持ち込まれた写真から、12,000 匹以上の個々のジンベエザメのデータが含まれており、それらが現在、ジンベエザメの基礎となっています。この種は IUCN レッドリストに登録され、世界の個体群規模に関するデータだけでなく、その保全状況を判断し、脆弱な状態から絶滅の危機に瀕した状態に変化させ、個体数の傾向が安定から減少に転じていることを示しています。これは、この種の状況が悪化しているからではありません。なぜなら私たちは今、よりよく知っているからです。

私たちはより良い決断を下すことができます。

私たちはより良い政策を作ることができます。

それをサポートするために適切なリソースを配置できます。

当社では、海洋生物から陸生生物まで、世界中に生息し成長している 53 種のワイルドブックを用意しています。

ワイルドブックの技術は、絶滅危惧種であるグレビーシマウマの全種を対象とした史上初の完全な個体数調査にも使用され、一般の人々からの写真を使用し、2日間の撮影だけで行われました。

2016年1月に初めて、この絶滅危惧種の95%が生息するケニアを、レンジャーや小学生から観光客に至るまで、望遠カメラを持った数百人が車で周っていた。

彼らは 40,000 枚以上の画像を撮影し、Wildbook の機械学習テクノロジーがすべての動物を識別し、最も正確な種の数を提供したため、ケニア野生生物局は「これが私たちがこれから種を追跡する方法だ」と述べたほどです。今後は 2 年ごとに、グレート グレビー集会として知られるイベントが開催されます。

そして2018年に1,000人以上を対象にそれを繰り返し、2020年にも同様のことを行いました。

そしてそのデータは、グレビーシマウマの IUCN レッドリストへの登録や、ケニア野生生物局の保護政策、絶滅危惧種管理の基礎となりました。

人工知能は科学を民主化します。

それは人々を結びつけ、個々のカメラのピクセルを生物多様性の地球規模の視点に統合します。

AI は、大規模かつ高解像度で保護政策や科学を作成し、人々を巻き込むのに役立ちます。それには、Wildbook の非営利本拠地である WildMe の素晴らしいチームと、写真を撮ったり、注釈を付けたりする世界中の何千人もの人々が必要です。 AI に対応できるようにし、テクノロジーを開発して保全に利用するだけでなく、地球の生物多様性を保護する現場で働くすべての人々も同様です。

ぜひご参加ください。

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