カシミール・ワールド財団が野生動物の保護と密猟対策にAIとYOLOv5 。
カシミール・ワールド・ファウンデーション(KWF)は2008年、世界規模で野生動物の保護と保全のために最新技術を導入することを使命として、バージニア州グレートフォールズに設立された。KWFは、自然保護と密猟対策活動を支援する自律型無人システムを構築し、運用している。2013年、KWFは運営に人工知能を導入し始めた。
WWFによれば、絶滅危惧種や絶滅危惧種に分類される「レッドリスト」に掲載されている種の85%にとって、生息地の喪失は最大の存続の危機である。同時に、伝統的な医薬品や珍味、あるいはエキゾチックなペットとして密猟された野生動物の需要が高まっている。生息地の消失と密猟はともに、世界の生物多様性を脅かし、地域社会や環境に悲惨な影響を与えている。
創設者でエグゼクティブ・ディレクターのアリヤ・パンドルフィは、社内の強力な協力体制を引き合いに出しながら、「世界中の学生、学者、エンジニア、科学者がボランティアとして時間と専門知識を提供してくれる」と説明する。KWFは100%世界中のボランティアによって運営されている。彼らの活動を通じて、KWFはカタールのサンドキャット、コスタリカのウミガメ、ヒマラヤのユキヒョウなど、絶滅の危機に瀕している数多くの種の保護に大きく貢献している。
"私たちは皆、動物を愛しているからこそこの活動をしているのですが、それ以上に重要なのは、私たちの技術を世の中のために役立て、他の方法では生き残れないかもしれないこれらの種のために前向きな変化を起こしたいのです"
アリヤ・パンドルフィ
カシミール・ワールド財団創設者兼事務局長
多くの場合、自然保護活動家が密猟が行われている場所にアクセスすることは極めて困難である。KWFは世界の僻地での保護活動において、4つの重要な障害に立ち向かわなければならない:
これまで自然保護活動家たちは、フィールドにビデオ録画装置を設置し、後でその映像を見返すという方法をとってきた。何百、何千時間もの映像がある中で、このプロセスは、動物種と密猟者の両方を丹念に検出し、識別する視聴者に依存している。時間的制約と人為的ミスのために、この方法は自然保護活動家にとって不利であることが証明された。KWFのボランティアたちは、密猟者や違法な狩猟に対抗するためには、よりよい装備が必要だと考えていた。
テクノロジーの進歩は、諸刃の剣として作用する。テクノロジーがより高品質になり、よりアクセスしやすくなるにつれ、自然保護活動家も悪質な行為者も最新テクノロジーを手に入れることができるようになる。競争力を維持するために、自然保護活動家は最新技術の力を利用し、自分たちに有利になるように準備しなければならない。
パンドルフィは、KWFにリアルタイムの情報を提供する積極的なソリューションを現場で必要としていた。人為的なミスを排除し、4つの重要な障害に立ち向かうソリューションが必要であった。彼女は、密猟対策では数秒の差でも違いが生じること、つまりリアルタイムの洞察が動物の殺処分を防ぐ直接的な役割を果たすことを知っていた。
創造性を味方につけて、パンドルフィはプロジェクトに必要なテクノロジーとリソースを検討した。彼女が必要とするテクノロジーの多くは現在利用可能だが、パンドルフィは近い将来利用可能になるはずのハードウェアとソフトウェアのリリースを期待している。KWFのチームを率いて、ドローン、AI、GPS機能を活用したアプローチを開発する。
"このプロジェクトを始めた当初、コミュニティからは多くの疑念があった。クレイジーだ、不可能だ、できるわけがない、技術は存在しないと言われましたが、私は長期的に考えて、コンピューターサイエンスとドローンの能力は、このプロジェクトのために進化し、融合する必要があると考えていました"
危険な場所にさまざまなカメラやセンサーを設置することで、KWFは世界中の場所からデータを受け取り、瞬時に判断を下すための実用的な洞察を提供する。
「パンドルフィは言う。「特定の場所に密猟者がいると想像してください。
リアルタイムの物体検出を必要とするKWFでは、モデルの出力が高精度で信頼できる必要があった。パンドルフィのKWF A.I.チームリーダー、ダーン・エールティンク(オランダの学生)は、選択肢を検討する中で、YOLOv4とYOLOv4の性能を比較した。 YOLOv5.YOLOv5 、いくつかの差別化ポイントにより、KWFのチームはプロジェクトにYOLOv4を選択した:
KWFは、保全活動に必要なテクノロジーを構築するために、世界中から集まったボランティア、エンジニア、インターンのチームを頼りにしている。インターンの多くは高校生で、そのなかにはほとんど、あるいはまったく経験がない者もいる。 YOLOv5.パンドルフィは、最も経験の浅いインターンでも、3週間足らずでYOLOv5 。
さらに、実験追跡プラットフォームとの統合により、モデルとデータセットの微調整が容易になり、KWFはフィールドでYOLOv5 モデルの性能を最大限に発揮できるようになった。
"YOLOv5 は正確で、私たちの最終目標である殺処分される前に動物を救うのに役立った。"
YOLOv5 がなければ、KWFのチームは挫折していただろうとパンドルフィは言う。
。2023年初頭、KWFは自分たちの仕事を 、最新の視覚AIアーキテクチャである Ultralytics YOLOv8ビジョンAIアーキテクチャーのYOLO ファミリーの最新リリースである。
現在、KWFはYOLOv5 、フィールドのセンサーで物体を検知している。これらのデバイスは生物学者にデータを送信し、生物学者はその情報を分析し、実用的な洞察を得ることができる。来年、KWFはドローン画像を含むデータセットでYOLOv5 を訓練し、ドローンをフィールドに配備することを目指している。
世界には7種類のウミガメがおり、それぞれが絶滅の危機に瀕していると考えられている。産卵の際、メスのウミガメは砂浜にやってきて砂に巣を掘り、そこに卵を産み付ける。この作業には数時間かかるが、それが終わると、メスのウミガメは砂の中で55~65日間孵化する卵を残して海に戻る。母親が去ってしまうと、卵は密猟者、捕食者、自然環境からほとんど守られなくなる。
これまで、ウミガメを追跡するための保護活動家のアプローチは、巣があるビーチのすべての場所に印をつけることだった。これらの地域の脅威が高い場合、保護活動家はその間に巣を安全な場所に移し、ウミガメが孵化したら海に放す。
この作業には、30マイル以上の砂浜を手作業で歩き、巣に印をつけることも含まれる。毎日この作業を行うのに十分な人手を確保することは、特にCOVID-19の閉鎖期間中は難しいことが判明している。
さらに、ウミガメの巣に目印をつけることが逆効果になることもあった。密猟者はマーキングされた巣を探し求めるだけでなく、豚もマーキングが近くにウミガメの巣があることを意味することを知り、卵を食べるようになったのだ。
KWFは、人手を削減し、識別しやすいマーカーを置き換えることで、このプロセスを改善する機会を見出した。YOLOv5 、ウミガメの巣を探知し、位置を特定し、特徴を把握するための自律型空中システムを設置することで、生物学者はウミガメの巣の軌跡や地理的位置などの情報をリアルタイムで受け取ることができるようになり、その結果、生物学者が手作業で砂浜を歩き、巣に印をつける必要がなくなった。
ユキヒョウの分厚い白い毛に黒い斑点のあるロゼットは、ヒマラヤの風景に完璧にカモフラージュすることができる。野生では、天敵のいない頂点捕食者である。しかし、ファッションや伝統医療におけるユキヒョウの毛皮や体の部位の需要が非常に高いことと、生息地の減少や分断化が相まって、野生のユキヒョウは4,000頭から6,500頭しか残っていないと推定されている。
ユキヒョウの保護活動は、彼らが生息する厳しい環境の要因の結果、非常に困難であることが判明している:
さらに、野生のユキヒョウを発見することは極めて稀である。そのためKWFは、ユキヒョウの追跡と保護にドローン技術を活用し、この大型ネコ科動物を保護する自動化アプローチを開発している。現時点では、ユキヒョウを追跡するのに必要な条件(高度20,000~22,000フィート程度)で機械が作動できるように、ドローン技術はまだ開発中である。
この技術が利用可能になれば、KWFはセンサーとドローンにYOLOv5 。追跡を目的として、これらのセンサーとドローンは、通常は風ですぐに吹き飛ばされる雪の中の足跡を検出することができる。このリアルタイムの情報は、生物学者や自然保護活動家に送られる。
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