Last Updated on 2025-05-05 08:12 by admin

ウッズホール海洋研究所の研究チームは、魚の鳴き声を人間より25倍速く検出できるニューラルネットワークを開発した。この技術は2025年3月11日に『The Journal of the Acoustical Society of America』に発表された。研究チームはセス・マッカモン、ネイサン・フォーメル、シエラ・ジャリエル、T・アラン・ムーンの4名で構成されている。

従来のサンゴ礁モニタリングでは、水中レコーダーを長期間設置して音を記録し、その後研究者が手作業で何時間もの録音を精査する必要があった。この作業はマッカモン氏によれば「信じられないほど退屈で悲惨」なものだった。

新開発されたAIシステム「Fishial Recognition」は、リアルタイムで海洋音を処理し、特定の魚の鳴き声を自動的に識別できる。この技術の重要な特徴は、特定の魚の鳴き声を特定の種に一致させる能力にある。

研究チームはすでにこのニューラルネットワークを、浮遊係留装置や「CUREE」と呼ばれる自律型水中車両などの海洋モニタリングツールに統合し始めている。CUREEは小型ボートから簡単に展開でき、約1時間の調査で20m×20mの領域を約1mm/ピクセルの解像度で捉えることができる。

この技術により、魚の個体数をリアルタイムでモニタリングし、種の活動と健康状態を追跡することが可能になる。これはサンゴの白化現象や侵略的な種による生態系破壊などの環境的脅威に迅速に対応する上で重要な役割を果たすことが期待されている。

サンゴ礁は世界の海洋の1%未満しか占めていないが、全海洋種の約25%が生活環境の一部としてサンゴ礁に依存している。

from:AI Tech Detects Fish Calls 25x Faster— A New Groundbreaking To Save Coral Reef

【編集部解説】

ウッズホール海洋研究所が開発したこのAI技術は、海洋生態学の研究方法に革命をもたらす可能性を秘めています。従来の音響モニタリング手法では、研究者が何ヶ月もかけて録音データを手作業で分析する必要がありましたが、この新しいニューラルネットワークにより、その作業が25倍も速く行えるようになりました。

特筆すべきは、このAIが単なる作業効率化ツールではなく、「種の識別」という長年の課題に対するブレークスルーとなる可能性があることです。海洋生物学者たちは長い間、水中で聞こえる音がどの魚種から発せられているのかを正確に特定することに苦労してきました。

このAIシステム「Fishial Recognition」は、2025年3月11日に『The Journal of the Acoustical Society of America』に発表された研究成果で、セス・マッカモン氏らのチームによって開発されました。

実用面では、このAIはすでに浮遊係留装置や自律型水中車両「CUREE」に統合されつつあります。これにより、リアルタイムでの魚の鳴き声の検出と生物活動のホットスポットのマッピングが可能になっています。

気候変動や人間活動によるサンゴ礁への脅威が増大する中、このような迅速な監視技術は保全活動において極めて重要です。例えば、突然のサンゴの白化現象や侵略的な種の侵入といった環境危機に対して、科学者たちがより迅速に対応できるようになるでしょう。

この技術の応用範囲は広く、将来的には魚の鳴き声を聞いて自動的に近くの魚種を特定するデバイスの開発につながる可能性があります。これは海洋生物多様性のモニタリングや保全計画の策定において、大きなパラダイムシフトをもたらすでしょう。

また、このAI技術は海洋研究の民主化にも貢献する可能性があります。従来は専門家でなければ困難だった音響データの分析が自動化されることで、より多くの研究者や市民科学者が海洋生態系の研究に参加できるようになるかもしれません。

一方で、このような技術の普及に伴い、プライバシーや倫理的な問題も考慮する必要があります。例えば、絶滅危惧種の生息地情報が詳細に公開されることで、密漁などのリスクが高まる可能性もあります。

テクノロジーと生態系保全の融合は、今後ますます重要になっていくでしょう。このAI技術は、人間の知覚能力を拡張し、これまで見えなかった海洋生態系の姿を明らかにする強力なツールとなりそうです。

【用語解説】

ウッズホール海洋研究所（WHOI）：
アメリカ・マサチューセッツ州に所在する世界有数の海洋研究機関。約500人以上の研究者やスタッフを擁し、基礎分野から応用海洋学まで幅広い研究を行っている。1980年代のタイタニック号探索成功でも知られる。

ニューラルネットワーク：
人間の脳の仕組みを模倣した機械学習モデル。入力層、隠れ層、出力層からなり、トレーニングデータから学習して精度を高めていく。音声認識や画像認識などの複雑なタスクを短時間で処理できる。

パッシブ音響モニタリング：
水中マイクを使って海洋生物の発する音を受動的に記録・分析する手法。魚の鳴き声や海洋哺乳類の声などを捉えることができる。

CUREE（Curious Underwater Robot for Ecosystem Exploration）：
ウッズホール海洋研究所が開発した自律型水中ロボット。4つの前方カメラと4つのハイドロフォン（水中マイク）を搭載し、サンゴ礁の3Dモデル作成や魚類の追跡などを行う。

自律型水中車両（AUV）：
人間の操縦なしで自律的に動作する無人水中ビークル。科学研究や海底マッピングなどに使用される。

Fishial Recognition：
ウッズホール海洋研究所の研究チームが開発した魚の鳴き声を検出・識別するAIシステムの名称。「Fish（魚）」と「Facial Recognition（顔認識）」を掛け合わせた造語。

【参考リンク】

ウッズホール海洋研究所（WHOI）公式サイト（外部）
海洋科学、技術、教育、コミュニケーションに特化した世界有数の非営利研究機関。

NVIDIA Blog – CUREEロボットについての記事（外部）
CUREEロボットの詳細や技術仕様、サンゴ礁調査における活用方法を紹介している。

The Journal of the Acoustical Society of America（外部）
音響学に関する研究成果を掲載する学術ジャーナル。今回のAI技術に関する論文も掲載。

【編集部後記】

海の中の「会話」を聞いたことはありますか？実は魚たちも独自の「言語」で交流しているのです。今回紹介したAI技術は、私たち人間の耳では捉えきれない海の声を解読する試みです。もし身近な海辺で、どんな生き物がどんな音を出しているのか想像してみると、海の見え方が変わるかもしれません。皆さんは海の生態系保全にテクノロジーがどう貢献できると思いますか？新たな発想や視点をSNSでぜひ共有してください。

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