英国は野生動物を追跡するために人工知能を使用し、鳴き声で30種の鳥を識別できる。

ロンドン動物学会（ZSL）は、英国で深刻化する生物多様性の問題に取り組むため、ネットワーク・レールと提携し、人工知能技術を使った野生生物監視の新しい方法を開発している。

この技術は3か所でテストされ、さまざまな動物の音と画像をうまく捉え、コンピューターで分析して位置を特定した。鳴き声から数十種類の鳥が識別され、キツネ、シカ、ハリネズミからコウモリに至るまでの動物も正確に識別されましたが、このプロセスには人間の観察者の関与は必要ありませんでした。

ロンドン動物学会（ZSL）の自然保護専門家アンソニー・ダンサー氏は、「私たちはこれらの試験場から何万ものデータファイルと何千時間もの音声を収集し、さまざまな動物を発見しました。人間の観察者を使っていたら、この規模の調査は不可能です。人工知能だけがこれを可能にします」と語った。

IT Homeは、このプロジェクトではロンドンのバーンズ、トゥイッケナム、ルイシャムという鉄道に隣接する3つのテストサイトが選ばれたと指摘した。これらのエリアはネットワーク・レールが所有しており、同社はこのプロジェクトで大きな役割を果たしてきた。これらのエリアは、人が線路に迷い込むのを防ぐためにフェンスで囲まれており、保守作業員が立ち入ることはほとんどありません。英国鉄道は52,000ヘクタール以上の土地を所有しており、その多くは国の生物多様性を保護する上で重要な役割を果たしている。

ZSLと英国鉄道は、サリー州のチョバムやニューフォレストを含む他の地域にもAIモニターの使用を拡大する計画だ。 「私たちが調査した場所では、30種以上の鳥類と6種のコウモリ、キツネやハリネズミなどの動物の痕跡が見つかりました。ロンドンで見つかった野生生物の比較的健全なレベルにはうれしい驚きでした」とダンサー氏は語った。「しかし、それが私たちのプロジェクトの主な目的ではありませんでした。私たちの目的は、AI主導の技術と音響およびカメラトラップを組み合わせることで、英国の鉄道用地だけでなく、英国の他の地域の野生生物を効果的に調査できることを示すことです。これにより、種が気候変動にどのように反応しているか、鉄道のそばだけでなく道路の路肩やその他の場所の植生をどのように管理すべきかがわかります。」ダンサー氏は、機械学習とAIは生物多様性の保護に不可欠になると述べた。

数万時間分の録画と数十万枚の画像を分析することで、機械学習技術は生物多様性の保護に重要な役割を果たし、より正確なデータサポートを提供します。