先日、GoogleはSpeciesNetという人工知能モデルをオープンソースとして公開しました。このモデルは、カメラで撮影された写真から動物の種類を識別することを目的としています。世界中の研究者たちが、赤外線センサー付きのデジタルカメラ（カメラトラップ）を用いて野生動物の研究を行う中で、これらの機器は貴重なデータを提供する一方、大量のデータも生成し、その処理には数日から数週間かかることもありました。
この問題を解決するため、Googleは6年前、「野生動物洞察」プロジェクトを開始しました。これはGoogle Earth Outreachの慈善活動の一環です。このプラットフォームにより、研究者たちは野生動物の画像をオンラインで共有、識別、分析できるようになり、カメラトラップデータの処理速度が向上しました。
SpeciesNetモデルはこのプラットフォームの中核を成しており、Googleによると、このモデルのトレーニングデータは、6500万枚の公開可能な画像と、スミソニアン協会保全生物学研究所、野生動物保護協会、ノースカロライナ自然科学博物館、ロンドン動物学会などの機関からの画像から得られたとのことです。SpeciesNetは、動物の種類、「哺乳類」や「ネコ科」などの分類、そして「車両」などの非動物物体など、2000種類以上のラベルに画像を分類できます。
Googleのブログによると、SpeciesNetの公開により、開発者、学術関係者、生物多様性関連のスタートアップ企業は、自然地域の生物多様性をより効果的に監視できるようになるとのことです。SpeciesNetは、Apache2.0ライセンスの下でGitHubで公開されており、商業利用も可能で、ほとんど制限がありません。
なお、カメラトラップ画像の自動分析のためのオープンソースツールを提供しているのはGoogleだけではありません。Microsoftの「AI for Good Lab」も、PyTorch Wildlifeという人工知能フレームワークを維持しており、動物の検出と分類に特化した、微調整済みの事前学習済みモデルを提供しています。
プロジェクト:https://github.com/google/cameratrapai
要点:
🐾 GoogleがSpeciesNet AIモデルをオープンソース化し、野生動物の識別とデータ処理効率の向上を支援。
🌍 SpeciesNetモデルは6500万枚の画像でトレーニングされ、2000種類以上の動物と物体のラベルを識別可能。
🛠️ このモデルはGitHubでオープンソース化されており、商業利用が可能で、生物多様性の監視を促進。
