顔認証システム、アザラシの研究に利用
凄いですよね！！ あざらしの顔、同じように見えますが、確かに個体によりちがうのでしょう。
希少種保護に大いに役立ちますね♬
VOAで英語を学びましょう！！
顔認識によるアザラシの研究（和訳）
Scientists Use Facial Recognition to Study Seals
December 04, 2022
科学者たちは、顔認識技術の新しい使い道を見つけたと考えています：アザラシという大型の海洋動物を救うために。
米ニューヨーク州コルゲート大学の研究者らがシールネットを開発しました。このシステムは、メイン州のカスコ湾で多数のゼニガタアザラシの写真を撮影して作成したアザラシの顔のデータベースです。
研究チームは、このツールによる哺乳類の識別精度がほぼ１００％であることを確認しました。
研究チームは、他の科学者が利用できるように、データベースのサイズを増やす作業を行っていると、クリスタ・イングラム氏は言います。彼女はコルゲート大学の生物学教授で、チームのメンバーです。
地中海モンクシールやハワイモンクシールのような希少種を含むデータベースを増やすことで、これらの種を保護する取り組みに貢献できるだろうと彼女は言います。
また、アザラシの顔のリストを作成し、機械学習で識別すれば、アザラシが海のどこにいるのかを科学者が知るのにも役立つと、イングラム氏は述べます。
「動き回ることが多く、水中での撮影が難しい海洋哺乳類の場合、個体を識別できる必要があります」と彼女は言います。
シールネットは、写真に写っている顔を識別するように設計されています。人間と同じように、目や鼻の形に関する情報をもとにアザラシの顔を認識するのです。霊長類用のプリムネットと呼ばれる同様のツールをアザラシに使用したこともあるが、シールネットの方が性能は上だったとコルゲート大学の研究者は述べています。
コルゲート大学の研究チームは、この研究成果を昨年春にEcology and Evolution誌に発表しました。論文によれば、４００頭以上のアザラシの個体の１,７００枚以上の画像を処理したといいます。
論文では、シールネットのソフトウェアは、発展途上の”保全技術”- 野生動物の保護・救済を目的とした技術- の分野では貴重なツールになりうると述べています。
ゼニガタアザラシは、米国における自然保護の成功例です。１００年以上前、この動物はかつて広く殺されていました。しかし、１０月に５０周年を迎えた海洋哺乳類保護法によって新たな保護がなされ、—個体数が回復し始めたのです。
アザラシをはじめとする海洋哺乳類は、これまで衛星技術を使って研究されてきました。ワイルド・ミー社のジェイソン・ホルムバーグ氏は、人工知能を使ってアザラシを研究することは、保護活動を２１世紀型にする方法であると語ります。オレゴン州を拠点とする同社は、生物学者に機械学習を導入することを目的としています。ワイルド・ミー社はシールネットとの提携の可能性を探っています。
ゼニガタアザラシは現在、米国北東部沿岸の海域で普通に見られるようになりました。しかし、他のアザラシ種は依然として危機に瀕しています。地中海モンクアザラシは、世界で最も危機に瀕しているアザラシで、数百頭しか残っていないと考えられています。
顔認識技術によって貴重なデータが得られるかもしれない、とメイン州にあるショー研究所のアソシエイト・サイエンティスト、ミシェル・バーガー氏は言います。バーガー氏は、今回のシールネットの研究には参加していません。
”このシステムが完成すれば、多くの面白い使い道を描けて”環境利用できるとバーガー氏は言います。「アザラシを認識し、年ごとに認識することができれば、アザラシがどの程度移動しているのか、移動に関する多くの情報を得ることができるでしょう」
コルゲート大学の研究者達は、フルーツポンチ社、オランダの人工知能会社、と協力して、より多くの科学者がシールネットを利用できるように、シールネットの一部を改良しているところだと、フルーツポンチ社のパートナーシップと成長担当のトジョム・ドゥーパー氏は言っています。
そうすれば、アザラシを研究し、保護するための新たな機会が生まれるだろう、と彼は言います。
「これは生物学者がアザラシの行動や個体数の動態を研究するのに役立ちます」とドゥーパー氏は言います。さらに、ゼニガタアザラシは周囲の環境について重要な情報を与えてくれると付け加えています。
Scientists Use Facial Recognition to Study Seals
Scientists believe they have found a new use for facial recognition technology: saving large ocean animals known as seals.
Researchers at Colgate University in the U.S. state of New York have developed SealNet. The system is a database of seal faces created by taking pictures of many harbor seals in Maine’s Casco Bay.
The research team found the tool’s accuracy in identifying the mammals was close to 100 percent.
The researchers are working on increasing the size of their database to make it available to other scientists, said Krista Ingram. She is a biology professor at Colgate and a team member.
Increasing the database to include rare species such as the Mediterranean monk seal and Hawaiian monk seal could help efforts to save those species, she said.
Creating a list of seal faces and using machine learning to identify them can also help scientists know where in the ocean seals are, Ingram said.
She said, “For...marine mammals that move around a lot and are hard to photograph in the water, we need to be able to identify individuals.”
SealNet is designed to identify the face in a picture. It recognizes the seal’s face based on information related to the eyes and nose shape, as it would a human. A similar tool called PrimNet, that is for use on primates, had been used on seals earlier, but SealNet performed better, the Colgate researchers said.
The Colgate team published its findings last spring in Ecology and Evolution. They processed more than 1,700 images of more than 400 individual seals, the paper said.
The paper stated that the SealNet software could be a valuable tool in the developing field of “conservation technology” - technology aimed at saving and protecting wild animals.
Harbor seals are a conservation success story in the U.S. More than 100 years ago, the animals were once widely killed. But the Marine Mammal Protection Act, which turned 50 in October, gave them new protections — and populations began to come back.
Seals and other ocean mammals have long been studied using satellite technology. Using artificial intelligence to study them is a way to bring conservation into the 21st century, said Jason Holmberg of Wild Me. The Oregon-based company works to bring machine learning to biologists. Wild Me is developing a possible partnership with SealNet.
Harbor seals are now common in the waters off the coast of the Northeastern United States. Other seal species, however, remain at risk. The Mediterranean monk seal is thought to be the world’s most at-risk seal with only a few hundred animals remaining.
Facial recognition technology could provide valuable data, said Michelle Berger, an associate scientist at the Shaw Institute in Maine. Berger was not involved in the SealNet research.
“Once the system is perfected I can picture lots of interesting” environmental uses for it, Berger said. “If they could recognize seals, and recognize them from year to year, that would give us lots of information about movement, how much they move from site to site.”
The Colgate researchers are also working with FruitPunch, a Dutch artificial intelligence company, to improve some parts of SealNet to help more scientists use it, said Tjomme Dooper, FruitPunch’s head of partnerships and growth.
That would open new opportunities to study the animals and help protect them, he said.
“What this does is help the biologists study the behavior of seals, and also population dynamics,” Dooper said. He added that harbor seals give important information about the environment around them.
Words in This Story
species – n. biology : a group of animals or plants that are similar and can produce young animals or plants
accuracy –n. freedom from error or mistakes
primate – n. any member of the group of animals that includes human beings, apes, and monkeys
conservation – n. the protection of animals, plants, and natural resources
artificial intelligence –n. an area of computer science that deals with giving machines the ability to seem like they have human intelligence
dynamics – n. the way that two or more people or things behave with each other because of a particular situation
