英国は AI テクノロジーを使用し、音声認識を通じて 30 種の野鳥を追跡します

英国で深刻化する生物多様性問題を解決するために、ロンドン動物協会 (ZSL) は Network Rail と提携して、人工知能技術を使用した新しい野生生物の監視方法を開発しました

#3 か所でテストした後、この技術はさまざまな動物の音と画像をキャプチャすることに成功し、それらはコンピューターによって分析され、位置が特定されました。鳴き声から数十種類の異なる鳥類を識別できるほか、人間の観察者の介入なしにキツネ、シカ、ハリネズミ、コウモリなどの動物を正確に識別することができます。人間の観察者だけでは達成できない規模の人工知能のおかげで、何千時間もの音声が収集され、その音声の中からさまざまな動物が発見されました。」

このプロジェクトでは、私たちは鉄道に隣接する 3 つの試験場 (バーンズ、トゥイッケナム、ルイシャム) を選択しました。これらの地域は Network Rail が所有しています。英国鉄道はこのプロジェクトで重要な役割を果たしており、52,000ヘクタール以上の土地をカバーしており、その多くは国の生物多様性の保護に重要な役割を果たしています。

ZSL と英国国鉄は、AI モニターの使用をチョバムやニュージーランドの森、その他のサリー州など他の地域にも拡大する予定です。地域。ダンサー氏は、「私たちが検査した現場では、キツネやハリネズミなどの動物だけでなく、30種以上の鳥と6種以上のコウモリの痕跡を発見した。比較的健全な野生生物の数には嬉しい驚きを感じている」と語った。ただし、私たちのプロジェクトの主な目的は、これらの動物を発見することだけではなく、AI主導のテクノロジーと音響およびカメラトラップを組み合わせて、英国の鉄道敷地内で野生動物をどのように効果的に調査し、輸送できるかを示すことです。 「これは、生物種が気候変動にどのように反応するかを理解し、鉄道の脇や道路の端などの植生管理の指針となるでしょう。」とダンサー氏は述べ、「機械学習と人工知能は生物多様性の保護に不可欠である」と述べた

機械学習テクノロジーは生物多様性の保護において重要な役割を果たし、数万時間の記録と数十万の画像を分析することでより正確なデータサポートを提供します

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