シンガポール国立大学のSean Yap准教授は、人工知能（AI）を活用したバイオアコースティクスを用いて熱帯林の生物多様性を監視する研究を進めています。この研究は、国立大学サイエンス学部に所属する自然由来型気候変動解決センター（CNCS）と、革新的なソリューションによる生物多様性保護研究所（LAPIS）において行われています。森林環境では、鳥や昆虫、カエルの鳴き声などが複雑な音景を形成しており、これらを記録・分析することで種の分布や生態パターンを把握できます。 Yap准教授のチームは、森林に設置した自動録音装置で収集した大量の音声データをAIで処理し、音響スペクトログラムに変換して解析しています。これにより、特定の鳥類の種を識別するだけでなく、自動車などの人為的ノイズが動物の活動に与える影響や、都市部の微小森林が生態系の連結性にどのような効果をもたらすかを評価しています。従来の人的調査は観測者の経験や調査期間に依存するという限界がありましたが、AIを活用したバイオアコースティクスは24時間体制でデータを集め、人の存在を避ける動物も含めてより標準化された情報を収集可能にします。 ただし、現在のAIモデルには課題もあります。特にノースアメリカやヨーロッパの種を対象に訓練されたモデルは、東南アジアの生物多様性に対応しきれず、低周波数の鳴き声を出すハトやフクロウの正確な識別が難しい場合があり、誤検出も発生しています。これらの問題を解決するため、NUSの研究チームは現地で収集したデータを用いてモデルを再訓練する取り組みを進めており、地域固有の生物多様性に適した精度向上を目指しています。 Yap准教授は、AIが伝統的な現場調査を代替するものではなく、科学者の知識を補完する強力なツールであると強調しています。今後はカエル、昆虫、コウモリ、哺乳類など、鳥類以外の生物を対象とした地域特化型のアルゴリズム開発も計画しており、生物多様性が豊かで調査が困難な東南アジアの熱帯林における生態系の理解深化に貢献するとしています。