過去 1 世紀にわたって、アフリカゾウ (Loxodonta africana) の個体数は密猟により急激に減少しました。
現在最も一般的なサバンナの象の個体数を調査する方法は、有人航空機からの空中カウントです。航空写真に携わるオブザーバーは、視界が悪いために問題に直面する可能性があり、航空写真自体は費用がかかり、ロジスティック的に困難な場合があります。
オックスフォード大学のチーム（WildCRU：動物学部および機械学習研究グループ：工学部）は、バース大学のオルガ・イスポワ博士およびトゥエンテ大学のティエジュン・ワン博士と協力して、これらの課題に取り組み始めました。
リモートセンシングは衛星画像と深層学習を使用した象検出の自動化。新しい方法は、人口管理のさまざまな既存の問題を解決します。衛星は、5000km²を超える画像を1回のパスで数分で収集できるため、二重にカウントされるリスクがなくなります。
衛星監視は邪魔にならない方法ですが、地上にいる必要がないため、人口の生活に干渉したり、データ収集中の人間の安全を脅かしたりするリスクがなくなります。以前はアクセスできなかったエリアにアクセスできるようになり、保全計画にとって重要なことが多い国境エリアは、時間のかかる地上許可要件なしで調査できます。
衛星使用の問題の1つ監視-作成された膨大な数の画像の処理。ただし、検出を自動化すると、処理時間が数か月から数秒に短縮されます。さらに、マシンはエラーが発生しにくいです。
この新しい手法を開発するために、チームは南アフリカの 1,000 頭以上のゾウのカスタム トレーニング データセットを作成し、それを畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に入力しました。
研究者らは、衛星リモートセンシングとディープラーニング技術がこれらの雄大な哺乳類の保存に役立つと確信している。
また読む
AIはSchrödinger方程式を解きました
中絶と科学：出産する子供たちに何が起こるか
「調査に失敗しました」：SputnikVテスターはプラセボを受け取らなくなります