国際コンソーシアムにより開発されたAI画像処理システムSA-FARIが、野生動物保全研究の効率化に新たな転機をもたらす。同プロジェクトはConservationX LabsとMETAが主導し、ブリストル大学を含む複数の研究機関が参画している。技術の核となるのはMETAの最新ビジョンランゲージモデルSAM3であり、テキストおよび視覚プロンプトを用いて映像内の対象物を高精度にセグメンテーションし、フレームごとの追跡を可能にする。 SA-FARIは、自然環境で撮影された1万1000本以上の動物動画データセットを用いて訓練・検証された。このシステムは約100種の動物をピクセル単位の精度で自動検出、識別、追跡する能力を有し、動物の輪郭データを時間軸に沿って生成することで背景との分離と個別・行動分析の基盤を構築する。これにより、カメラトラップ調査の映像を手動で閲覧する従来手法に比べ、研究者の業務時間を大幅に削減できる見込みだ。 本研究成果は6月6日、米国デンバーで開催されるコンピュータビジョン分野の最高峰国際会議CVPRにて発表される。採択論文は同会議のアワード候補に選定されており、ブリストル大学のAI保全研究チームにとっては連続2年目の栄誉となる。チームを構成するブリストル大学のティロバーグハルト教授とオットブロークス博士は、空間的・時間的な動物の位置特定が行動認識や個体識別、保全介入の効果測定において不可欠であると指摘し、本システムが保全モニタリングの標準的なツールとなる可能性を強調している。 研究チームは動物の姿勢追跡、深さ推定、自然言語による説明生成などの機能拡張にも言及しており、今後の技術発展が生態学研究のさらなる高度化を後押しすると期待される。SA-FARIプロジェクトで構築された大規模データセットは、生物学や保全科学に携わる研究機関向けに無償公開される予定であり、世界中の生態系保護活動におけるAI活用を加速させる基盤となることを目指している。