Google、野生動物AI識別モデルSpeciesNetをオープンソース公開

Googleは、カメラトラップで撮影された野生動物の画像を自動識別するAIモデル「SpeciesNet」をオープンソースとして公開しました。約2500種の哺乳類・鳥類・爬虫類を認識でき、世界各地の保全活動で活用が進んでいます。

アフリカでは、タンザニアのセレンゲティ国立公園で運用される「Snapshot Serengeti」プロジェクトが、SpeciesNetを使って1100万枚の未処理写真を数日間で分析しました。従来はオンラインボランティアが分類していましたが、画像数が膨大すぎて対応しきれなくなっていました。

南米コロンビアでは、フンボルト研究所がWildlife Insightsの一環としてSpeciesNetを活用しています。全国規模のカメラトラップネットワーク「Red Otus」を立ち上げ、数万枚の画像を分析した結果、一部の哺乳類が夜行性化している兆候や、開発地域での鳥類の行動変化が確認されました。

北米では、アイダホ州魚類鳥獣局が州内数百台のカメラトラップ画像の分類にSpeciesNetを導入しています。専門家による最終確認の前段階でAIが種別に仕分けることで、年間数百万枚の画像処理が大幅に効率化されています。

オーストラリアでは、Wildlife Observatory of Australiaがオープンソースのモデルを基に地域固有種を識別できるよう追加学習を実施しました。他地域には生息しない希少種の監視・保全に特化したモデルとして運用され、絶滅危惧種の個体群維持に役立てられています。