日本の「AI魚顔認識」プロジェクト、毎分100人の顔を認識

4 年前

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本当のゴシップ

AIが魚を選別する

コンピュータビジョン

神经小兮

最近、日本におけるAI魚選別プロジェクトが実験段階に入った。これにより、日本の漁業労働力の高齢化と不足という社会的現状の改善が期待されます。

島国である日本は、その特異な地理的条件から、古くから魚と切っても切れない絆があり、独自の「魚文化」を形成してきました。したがって、日本は魚の養殖、漁業、あるいは魚の食という点においては国際的な代表といえるでしょう。

しかし、近年、日本の漁業は高齢化と人手不足に直面しており、人材不足をタイムリーに補うために関係部門が漁業の自動化を推進しています。

AIが写真を見て魚を認識し、毎分100匹の魚を詰める

おいしい海の魚が食卓に並ぶ裏には、漁師たちの努力があります。漁師は海に出るたびに、魚介類を船に運ぶだけでなく、獲れた魚の鮮度を保つために、できるだけ短時間で選別し、洗い、冷蔵保存する義務があります。

タイトなスケジュールのため気象条件を無視することも多く、炎天下や雨の中で作業することもよくあります。

重労働の漁業に若者を惹きつけるのはますます困難になっている。高齢化と労働力不足は、日本の漁業の発展を制約する大きな要因となっています。

最近、青森県八戸市は、AIシステムとカメラを備えた機器を使用して、漁師の代わりに捕獲した生きた魚を自動的に分類するという前例のない実験を開始した。

このプロジェクトは、農林水産省が1億3,000万円（約812万7,000人民元）を出資し、青森県工業技術センター食品研究所、独立行政法人水産研究教育機構等との共同委託を受けて2018年にスタートしました。研究開発を行います。

研究チームは東京の「ニレコ」社製の機器を購入・改良し、サケ、サバ、ニシンを学習サンプルとして、機器を搭載した機械学習システムを学習させた。学習データには、各魚の大きさ、形、太さ、色などが含まれます。

現在のところ、この装置は毎分最大 100 匹の魚を選別でき、90% の精度で約 40 種の魚を識別できます。

この実証実験は予定通り、今年3月まで継続され、AIシステムの精度向上のため、継続的により多くの魚データが収集される予定です。

公式ビデオを見ると、AI はすでに「釣り」のスキルに非常に熟練しており、ベルトコンベアを通過する各魚は正確に識別され、対応する梱包箱に送られ、漁師は監視するだけの責任を負っていることがわかります。

装置は魚の種類を識別し、対応するボックスに押し込みます。

おそらく世界中で日本人ほど魚を食べ、魚を愛する人はいないでしょう。

日本の漁業量は常に世界トップクラスであると同時に、世界最大の魚介類の消費国でもあります。ピーク期、毎年75億トンの魚が消費されており、世界の漁獲量の約10%を占めており、これは一人当たり年間35キロ以上の魚に相当します。

また、日本の漁業は、地理や気候などの理由により、量の面で絶対的な優位性を持っているだけでなく、サバ、タラ、サバなど数十種類の海水魚を含め、非常に種類が豊富です。

しかし、近年、漁業者の高齢化や漁業労働力の不足により、日本の水産物の生産量は年々減少しており、漁獲量は30年前の半分にまで減少しています。世界第8位（2018年）。

統計によると、日本の漁師の約半数が60歳以上で、40歳未満は15%だけとなっており、大都市への若者の流出が進み、漁業は後継者不足の状況に陥っている。

これらの問題を解決するために、日本の関係部門はAIに注目しています。近年では、AIは魚の養殖モニタリングや沖合漁獲量の予測、さらには肉の品質評価にも活用されています（詳細は「Tuna Scope Tuna Hunter ～トップグルメを目指して画像認識に挑戦～」をご覧ください。）およびその他の側面。

青森県工業技術センター食品研究所所長の藤堂賢二氏も、AIは漁業の高齢化や人手不足の問題を解決できるだけでなく、漁師の作業効率も向上させることができると述べた。将来的には、このシステムを活用してより多くの魚を分類し、漁業者に普及していきたいと考えています。

では、この魚認識アーティファクトを使えば、大多数の漁師は勤務時間中に「釣り」ができるのでしょうか？

参考文献: