ザトウクジラの尾びれ写真から個体を見分けるAI自動識別システム開発、Diagence・阪大・慶應・沖縄美ら海財団で実用化へ

コンピューター技術をベースとした企画プロデュースを行うスタートアップ「Diagence」（ダイアジェンス）、大阪大学サイバーメディアセンター、慶應義塾大学、沖縄美ら海財団からなる研究グループは2月4日、ザトウクジラの尾びれの写真から個体を自動的に識別するAIシステムを開発した。ザトウクジラ研究者の個体識別に関する知見を取り込んだAIアルゴリズムシステムで、尾びれの写真を入力すると、登録されているクジラから特徴の近いものがリストアップされる。
捕鯨によって数が激減したザトウクジラは、保全のための研究が行われているが、その生態を把握するためには個体の識別が重要となる。ザトウクジラの個体識別には、撮影した尾びれ尾びれ写真をもとに、尾びれ先端のギザギザした形状と、尾びれ裏の模様が使われる。この写真については毎年400〜500枚が新たに撮影・追加されており、人の手によって識別するのは何カ月も要する大変な作業となっている。コンピューターを使って自動化させたいニーズは世界中の研究者が持っており、有名なデータ分析コンペティションKaggleでも題材として取り上げられるほどであるが、これまで実際に用いられているものはなかったという。
現在、沖縄美ら海財団では、30年以上にわたり収集してきた1850頭・約1万枚にのぼるザトウクジラの尾びれの写真があるものの、全写真のうち79％は1頭あたりの写真が3枚と

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