技術の非常に画期的な応用例で、アメリカの研究者は、コウモリの多様な鳴き声を解読・分類するため、人工知能（AI）を駆使し、画期的な研究を行いました。この取り組みは、「Bailiwick Bat Survey」として知られ、2021年に開始され、英国鳥類学信託と農業・田園管理サービスの共同プロジェクトとして4年間にわたって取り組まれました。さらに、La Société Guernesiaiseの協力による直接の調整や、ボランティアの熱心な参加がプロジェクトを後押ししました。
ボランティアはデータ収集において中心的な役割を果たし、4〜6泊の間、オーディオ検知器を借りて自発的に参加しました。この献身により、ガーンジー諸島内の約582箇所で約380万件の音声記録が収集されました。2023年に取得されたデータは、島の秘密の夜間生活に対する貴重な窓を提供します。
音声記録は丹念に処理され、AI分析と人間の手動監査の組み合わせが使用されました。特に注目すべき貢献は、以前にコウモリの鳴き声データセットを訓練した機械学習技術からもたらされました。これらの技術は、コウモリの種の社会鳴き声と、獲物の位置を特定するのに役立つ給餌ブズとを区別する上で不可欠でした。
これらの鳴き声を理解することは、保護活動において重要です。コウモリは環境の健康を反映する指標種と見なされ、環境、農業慣行の変化、または生息地の破壊がこれらの夜行性捕食者に深刻な影響を与える可能性があります。
ガーンジーの自然環境部門責任者であるエミリー・クールは、この研究の重要性を強調しました。彼女は、このような研究から得られる高度な知識が環境の保存に関する情報に基づいた意思決定には欠かせないと指摘しました。彼女の見解では、そのようなデータの欠如は生物多様性に対する実際の脅威をもたらすと述べました。2023年のAIベースの分析は、コウモリが島をどのように利用しているかについての理解を豊かにし、その結果、これらの重要な種を保護する戦略を研ぎ澄ませる一助となっています。
AIを活用したコウモリ研究における主要な課題と論争点:
– データの正確性と検証: AIシステムがコウモリの鳴き声を正確に識別・分類することを確認するのは、種の多様性や鳴き声パターンの類似性のため難しいことがあります。AIの結果を確認するためには人間の検証が必要です。
– アルゴリズムの偏り: AIシステムは、固有の偏見があるデータから学習するため、歪んだ結果や誤認識を引き起こすことがあります。
– 技術的制約: AIは大規模なデータセットの効率的な処理を大幅に改善しますが、コウモリのコミュニケーションの完全な複雑さを捉えきれない可能性があります。
– 倫理的考慮: 自然環境においてAIや音声検出器を展開することは、野生生物やプライバシー問題に対する懸念を引き起こす可能性があります。
コウモリ研究におけるAIの利点と欠点:
利点:
– 効率性: AIは大量のデータを迅速に分析できるため、現実的な時間枠で行うことが不可能な人間にとって貴重です。
– 深い分析: 機械学習は、人間の聴覚では捉えられないコウモリの鳴き声のパターンや微妙なニュアンスを検出することができます。
– 非侵襲的モニタリング: 遠隔オーディオ記録により、人間の介入を減らすことでコウモリのストレスを軽減することができます。
欠点:
– 複雑さと解釈性: AIの結果は複雑であり、正しく解釈するためには専門的な知識が必要になる場合があります。
– 初期費用: 生態学的研究のためのAIシステムの設定には、高額でリソースが多く必要になることがあります。
– 技術への依存: AIへの過度な依存は、研究者が実地調査や直接の観察の重要性を見逃す可能性があります。
生態学的研究におけるAIとその応用に関連するさらなる情報を求める場合は、英国鳥類学信託やLa Société Guernesiaiseなどの組織の主要なドメインを訪れることができます。URLは主要なドメインを提供しており、有効であるはずですが、事後検証はできませんのでご了承ください。