人間とトラの共存問題へ、トラの写真を識別して送信する初のAIカメラが登場

20世紀初頭以来、世界の野生トラの数は95%以上減少し、国際自然保護連合（IUCN）によって赤色絶滅危惧種に指定されている。ここ数十年、多くの国や組織の共同の努力により、世界の野生トラの数は回復し、2010年の3,200頭から2022年には4,500頭まで増加しました。

しかし、もう一つの厳しい事実は、トラ保護区付近の人口が急増していることです。トラの生息地への人間の活動の拡大により、密猟とトラと人間の紛争が激化しています。トラの生息地付近で人間の生活を維持しながら、世界的な絶滅危惧種であるトラの継続的な成長を確保する方法が緊急の課題となっています。

クレムソン大学の研究者は、AI カメラ警報システムを立ち上げました。トラや密猟者を検出し、リアルタイムの画像を保護区管理者に送信できる AI アルゴリズムを実行します。

このシステムは、従来のカメラトラップ技術と比較して、誤報や迅速な対応ができないという欠点を克服し、人間と野生動物との紛争を軽減し、野生動物の保護の推進につながることが期待されています。

著者 | 鉄の塔

編集者 | 三陽、雪彩

100年以上前、違法な密猟、生息地の喪失、人間とトラの衝突などにより、野生には約10万頭のトラが生息していました。現在、野生のトラの数は5,000頭以下に激減しました。

現存する野生トラのうち、約 76% のトラが南アジアに分布しており、その中でもインドには世界に約 66% の野生トラが生息しています。この領土内の野生トラの数は、他のすべてのトラ分布国の合計数に近いです(表1)。

a. インドの指定トラ保護区外のトラの推定数。

b. 中央インドにはマディヤ プラデーシュ州、チャッティースガル州、マハーラーシュトラ州、テランガーナ州が含まれます。

注: インド中央部は世界最大のトラの生息地であり、カーハペンチの個体数はこの地域で最大です。 2014 年から 2020 年までに収集されたデータ

インドでは約 351 頭の TP3T トラが指定されたトラ保護区の外に生息しており、その種の分散ニーズによりこの傾向は今後も増加することが予想され、その結果、トラが占める生息地は人間によって大きく乱されることは避けられません。

トラの個体数の回復、種の拡散、保護区周辺の個体数密度の増加 (図 1a)、いずれも密猟や人とトラの衝突のリスクを高めます。

人間とトラの衝突には主にいくつかの形態があります。トラによる家畜の殺害、人間への攻撃、人間の住民による報復的なトラの殺害などにより、野生のトラの増加傾向が逆転し、野生のトラの保護に対する保護区周辺の住民の支援がさらに脅かされる可能性があります。

a. 世界のトラ保護区周辺の人口は 2000 年から 2020 年の間に 1,950 万人以上増加し、これらの人口増加はインド北部および中部、カンボジア、スマトラ島のトラ保護区に大きな影響を及ぼしました。

b. 研究者らによって最初に配備された TrailGuard AI カメラ警報システムは、主にインドのカーンハ トラ保護区とペンチ トラ保護区の間の森林回廊に集中していました。また、インド北部のドゥドゥワ保護区にも配備されました。

トラの生息地の広大な地域と森林保護職員の配置が限られていることを考慮して、保全スタッフにリアルタイムのデータ通知を提供します。密猟や紛争の発生前後に密猟容疑者を迅速に特定したり、紛争による悪影響を最小限に抑えたりするのに大いに役立つだろう。

過去20年間にわたり、カメラトラップは、生物学者や天然資源従事者にとって、野生生物種を保護するための重要なツールです。種の密度、分布、時期に関する豊富な情報を提供することができ、トラや他のネコ科動物の数の監視と推定に重要な役割を果たしてきました。

ただし、従来のカメラでは使用中に多くの問題が発生します。誤検知、データの収集と処理にかかる高額なコスト、盗難に対する脆弱性などが含まれます。これらすべてが野生生物保護におけるその有効性を損なうものです。

さらに、今日に至るまで、カメラ トラップにはまだリアルタイム通知機能がありません。これは密猟や人間と野生生物の衝突を防ぐために非常に重要です。

2023年9月25日、クレムソン大学の研究者らが雑誌「バイオサイエンス」に論文を発表した。AIカメラアラートシステム「TrailGuard」を導入し、このシステムはトラを他の種から正確に識別し、関連する画像を保護区管理者の端末装置（携帯電話およびコンピュータ）に 1 分以内に送信できます。

論文リンク:

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492

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トレイルガード AI サイズが小さくて隠しやすい

通常のカメラトラップと比べて、TrailGuard AI のカメラ部分ははるかに小さいです。この研究で使用されたバージョンは、大きなペンとほぼ同じサイズ (長さ 138 mm、幅 14 mm、奥行き 11 mm) で、カメラは小型のメモ帳サイズの通信デバイスに接続されています。

従来のカメラは通常、地面に近いトレイルでカモフラージュするのが困難ですが、コンパクトな TrailGuard AI は、通信機器と一緒に樹木に配備したり、地上のトレイルから数メートル離れた場所に潜んだりすることができます。高度なセキュリティと機密性を備えています。

左: TrailGuard AI と四半期の比較

右: ドゥドゥワトラ保護区の小道近くでカモフラージュされた TrailGuard AI は、検出されることなく密猟者に関する複数のリアルタイム通知を送信できる

従来のカメラと比較して、TrailGuard AI には次の利点があります。

► 非ターゲット種と誤ったトリガーのインテリジェントなフィルタリング、カメラで捉えた画像のほんの一部のみが送信されます。

►  同じ充電条件でも、次の理由により、バッテリー寿命の大幅な節約が実現されます。

1. 画像送信のコストは、AI モジュールの読み込みと推論の実行にかかるコストよりもはるかに高くなります (このステップで測定された時間は数百ミリ秒です) が、埋め込まれた人工知能フィルタリングにより画像送信コストを大幅に節約できます。 ;

2. TrailGuard AI が動作していない場合、システム全体の電源がオフになります。バッテリーが接続されている場合、システムは一度に平均約 2,300 の JPEG 画像とテキスト ファイルを転送でき、約 1,500 ～ 2,000 の未送信エラー トリガー イベントを SD カードに記録できます。

►  誤検知通知を削減し、アラートの有効性を高めます。従来のカメラトラップには誤報が多すぎるため、最終的にはユーザーが警告メッセージを習慣的に無視するようになる可能性があります。TrailGuard AI によってフィルタリングされた検出アラートにより、スタッフは潜在的な密猟者や野生動物がいるかどうかを判断し、迅速に対応できます。

この研究では、TrailGuard AI は 2 つの場所に展開されます (図 1b)。

* インド中部のカーナ保護区とペンチ保護区の間の森の回廊、目的は、林業局と地元住民向けのパイロット教育のためにトラの画像の最初のバッチを送信することです。

* インド北部のドゥドゥワ聖域、潜在的な密猟者が存在し、トラが村に近づいている場合に、TrailGuard AI のリアルタイム通知機能を検査するように設計されています。

システムの導入と結果 Kanha-Pench Corridor

インド南西部のペンチ トラ保護区とインド北東部のカーンハ トラ保護区には 300 頭以上のトラが生息しており、インド中部で最大のトラの個体数であり、世界最大のトラの個体数の 1 つです。

2つの保護区を結ぶカーナ・ペンチ野生動物回廊は、面積約3,150km2、長さ約140kmの森林通路です（図1b）。

トラの移動経路には、回廊とその隣接地域にある数百の村が含まれており、カーハペンチのトラ保護区近くの 5 km の緩衝地帯内に 270 万人以上が住んでいます。人々とトラが集まることによる影響は次のとおりです。毎年何百頭もの家畜がトラによって殺されており、トラも村人や密猟者による報復殺害の脅威にさらされている。

2022 年 5 月中旬から 7 月中旬にかけて、研究者らは 12 台の TrailGuard AI システムをカーハ-ペンチ回廊に同時に導入し、591 回のトラップナイトを経験しました。

研究者らは地元のレンジャーや警備員と協力して、最近のトラの活動と携帯電話のデータ通信範囲が交差する地域を特定した。また、すべての TrailGuard AI は田園地帯に隣接する森林から 1 キロメートル以内、主に村に続く小道に配置されていた。

研究では、12 台の TrailGuard AI ユニットすべてが画像を送り返し、そのうち 8 台がトラを検出しました (図 3)。 TrailGuard AI は、61 件のトリガー イベントでかなりの精度でトラを検出しました。限界トラ検出器の確率中央値は 0.9883 でした。

TrailGuard AI がトラを検出してから 30 ～ 42 秒以内に、研究者と森林局のスタッフはトラ出現の通知を受け取り、ある村から 300 メートル以内にある 3 つの TrailGuard AI ポイントでトラが検出されたことを全員に思い出させました。

さらに研究者らは、最近家畜が殺害された現場にトラが再び現れ、餌を探し、その後死骸を移動させていることを発見した。

展開中はタイガーに加えて、関係者は、人間と衝突しやすい他の種についても迅速に通知を受けました。ヒョウ、ナマケグマ、イノシシが含まれる場合、森林局はすぐに村の指導者にテキストメッセージで通知した。

システムの導入と結果 ドゥドゥワ保護区

ドゥドゥワ トラ保護区は、約 1,310 平方キロメートルにわたる保護区であり、約 107 頭のトラや、絶滅危惧種のインドサイやアジアゾウなどの他の種が生息しています。ドゥドゥワ周辺の人口密度は非常に高く、トラや高密度の獲物個体群に対する密猟の脅威が特に懸念されています。

2022 年 9 月初旬から 12 月中旬までのほぼ 705 日間、研究者らはドゥドゥワ トラ保護区に 7 台の TrailGuard AI 警報システムを導入しました。

研究期間中、7 つのデバイスすべてがライブ画像の送信に成功し、そのうち 3 つはトラの画像をキャプチャしました。森林職員と研究者は、2 つの試験展開地域からトラ発見情報を毎日受け取ります。

その中で、キシャンプール野生生物保護区の探知ポイントでは、銃とナイフを携行した同じ密猟者グループが2回目の日に捕獲され、密猟者が2度目に現れたとき、彼らの体には密猟の疑いのある死体があった（図5）。

TrailGuard AI がトラを発見してから 3 日後、密猟者が同じ場所に再び現れました。これは、絶滅の危機に瀕している野生生物個体群に対する密猟の脅威が明らかであることを示しています。返されたこれらの画像に基づいて、当局は犯罪組織を迅速に特定し、捜査を開始することができました。

何十年もの間、動物学者や野生生物学者はスマートカメラ警報システムを切望してきました。トラやその他の絶滅危惧種の活動を検知し、タイムリーに警告を発する機能。TrailGuard AI は、この夢が現実になることをある程度示しています

リアルタイム通知機能を備えた TrailGuard AI は、誤報や迅速な対応ができないなどの従来のカメラ トラップの欠点を克服します。野生動物の保護を、これまでのカメラデータの受動的な使用から、事前の早期警告と対応レベルに転換します。

この技術は、複雑な生態系を持つ保護地域において、トラなどの捕食者による攻撃から村人を守るだけでなく、捕食者が密猟者に遭遇することを防ぐことができると同時に、他の保護地域における人間と野生動物との関係にも優れた参考情報を提供します。

また、研究者らはTrailGuard AIの適用範囲の拡大を検討しており、彼らはゾウなどのより大きな動物群に目を向けました。

「ゾウは常に人間の住むエリアの外を徘徊しています。作物を荒らし、村に混乱を引き起こし、さらには列車の衝突事故を引き起こして、毎年数十人が命を落としています。TrailGuard AI は、このような事態が起こらないようにすることを約束します。」

参考リンク:

[1]https://phys.org/news/2023-10-ai-tiger-tiny-camera-predatorand.html

[2]https://phys.org/news/2023-09-reveal-ai-based-camera-coexistence-tigers.html