"AI Innovates: New Tool Accurately Identifies and Locates 'Ghost Nets' Threatening Marine Life"

世界中の海洋で年間約2%の漁具、例えば約80,000平方キロメートルの漁網が失われている問題に対し、保全団体であるWWFドイツとパートナーのアクセントゥリ、マイクロソフトのAI for Goodラボが協力し、新たなAIツール「GhostNetZero.ai」を立ち上げました。このプラットフォームは、研究機関、政府、風力発電企業などから提供されるハイレゾルーションの海底扫描画像（サイドスキャンソナーイメージ）をクラウドソーシングし、失われた漁網（ゴーストネット）を検出します。 海洋に abandon された漁網は、多くの海洋生物にとって脅威となり、彼らが絡み付き溺死してしまうことがあるため、これを検出することは非常に困難かつ重要です。人間の目だけでは几乎見えないほど薄いゴーストネットを AI が見つけ出すことで、その特定位置まで示してくれ、その後の除去作業が可能になります。特にこの AI は、ソナーデータからゴーストネットを94%の精度で識別できることが特筆に値します。 AIがゴーストネットを検出した後、デデーラーWWF德国のゴーストネットプロジェクトマネージャーと彼女のチームは、現地のダイバーと漁師と協力して、ネットの除去方法を検討します。ダイバーがAIが指摘した位置を確認し、その大きさなどを詳細に伝えれば、どのくらいの規模の回収船が必要かを判断できます。 このプロジェクトは、現在フランス、エストニア、スウェーデンでの現地チームとの密接な連携を基に進められおり、今後もパートナーシップを拡大していく予定です。「ゴーストネットの回収には、地域ごとのプロトコルに基づいて行動しなければならないため、ロジスティック面と資金面の大きな課題があります」とデデーラーさんは述べています。 GhostNetZero.aiは、Microsoft Azureクラウド上でPyTorchライブラリーを使用して開発され、NVIDIA A100 TensorCore GPUで訓練および推論を行います。また、現地チームが実際にゴーストネットの位置を確認したデータをモデルにフィードバックすることで、さらに精度と効率を改善しています。 「パターン認識が鍵であり、ソナーデータ内の異なる種類のゴーストネットを認識するためにPyTorchを使用しました」とマイクロソフトからゴーストネットプロジェクトの支援担当だったクリスチャン・ブッハ―氏は語ります。 WWFドイツは、世界的に海洋生物を保護する活動の一環として、このプロジェクトを推進しています。パートナー企業の支援により、AIを活用することでゴーストネットの効率的な検出と除去を目指しています。