生物多様性を守る：Ultralytics YOLOv5とYOLOv8によるKashmir World Foundationの成功事例

Kashmir World Foundation (KWF) は、世界規模での野生動物の保護および保全の取り組みを闘うために最新技術を導入するという使命を掲げ、2008年にバージニア州グレートフォールズで設立されました。KWFは、保全活動や密猟対策をサポートする自律型無人システムを構築・運用しています。2013年、KWFはその活動に人工知能の導入を開始しました。

WWFによると、生息地の喪失は、種を絶滅危惧種や危急種に分類する「レッドリスト」に掲載されている全種の85%にとって、最大の存亡の危機をもたらしています。同時に、伝統薬、珍味、エキゾチックペットとしての密猟された野生動物に対する需要がくすぶっており、増加しているとの報告があります。生息地の喪失と密猟が相まって、世界の生物多様性を脅かし、地域社会や環境に壊滅的な影響を与えています。

創設者兼エグゼクティブディレクターのAliyah Pandolfiは、強力な組織内コラボレーションを挙げ、「世界中から集まった学生、学者、エンジニア、科学者たちが、喜んで自分の時間と専門知識をボランティアとして提供してくれている」と説明しています。KWFは、世界中からのボランティアによって100%運営されています。KWFはその活動を通じて、カタールのスナネコ、コスタリカウミガメ、ヒマラヤのユキヒョウなど、脅威にさらされている数多くの絶滅危惧種の保護において大きな進歩を遂げてきました。

「私たちは皆、動物を愛しているからこそこれを行っています。しかしそれ以上に重要なのは、私たちのスキルを活かして世界のために良いことをし、そうでなければ生き残れなかったかもしれない種のために前向きな変化をもたらしたいということです。」 Aliyah Pandolfi, 創設者兼エグゼクティブディレクター, Kashmir World Foundation

密猟問題との戦い#

多くの場合、密猟が発生する場所へ保護活動家がアクセスすることは非常に困難です。KWFは、世界の僻地における保全活動で4つの主要な障壁に直面しています。

• 危険な気象パターン
• 予測不可能な社会政治的要因
• 厳しい地形
• 常に現場に人員を派遣するためのリソース不足

これまで、保護活動家は現場にビデオ録画装置を設置し、後で映像を確認する方法をとっていました。何百時間、何千時間にも及ぶ映像を確認するこのプロセスは、見る人が細心の注意を払って動物の種と密猟者の両方を検出し、特定することに依存していました。時間の制約やヒューマンエラーのため、このアプローチは保護活動家を不利な立場に置くことが明らかになりました。KWFのボランティアたちは、密猟者や違法な狩猟に対抗するため、より良い装備が必要であると認識していました。

テクノロジーの必然的な進歩は、諸刃の剣として機能します。品質が向上し、よりアクセスしやすくなるにつれて、保護活動家も悪意のある者も、最新のテクノロジーを手にすることができます。競争力を維持するために、保護活動家は最新技術の力を活用し、それを有利に利用する準備をしなければなりません。

前進するための創造的な方法#

Pandolfiは、KWFにリアルタイムの情報を提供する、現場での積極的なソリューションを必要としていました。ヒューマンエラーを排除し、4つの主要な障壁に立ち向かうソリューションを求めていた彼女は、密猟対策任務においてはわずか数秒の違いが結果を左右すること、つまりリアルタイムのインサイトが動物の殺害を未然に防ぐことに直結することを理解していました。

創造性を味方に、Pandolfiはこのプロジェクトに必要なテクノロジーとリソースを検討しました。彼女が必要とするテクノロジーの多くは現在利用可能ですが、Pandolfiは近い将来利用可能になるはずのハードウェアやソフトウェアのリリースを見越しています。KWFでチームを率い、ドローン、AI、GPS機能を活用するアプローチを開発しています。

「このプロジェクトの開始当初は、コミュニティから多くの疑念の声が上がりました。クレイジーだ、不可能だ、そんなことはできない、そんな技術は存在しないと言われました。しかし、私は長期的な視点で考えていました。このプロジェクトのためには、計算機科学とドローンの機能が進化し、融合する必要があったのです。」

リスクの高い場所にさまざまなカメラやセンサーを配置することで、KWFは世界中の場所からデータを受け取り、即時の意思決定を行うためのアクション可能なインサイトを得ています。

「もし特定の場所に密猟者がいると想像してみてください」とPandolfiは言います。「私たちは彼らを追跡し、レンジャーに位置を知らせて、動物を殺す前に密猟者を阻止して捕まえられるようにしたいと考えています。」

なぜYOLOv5なのか？#

リアルタイムのオブジェクト検出を必要とするKWFは、モデルの出力が非常に正確で信頼できるものである必要がありました。選択肢を検討する中で、PandolfiのもとでKWF A.I.チームリードを務める、オランダの学生Daan Eeltinkは、YOLOv4とYOLOv5のパフォーマンスを比較しました。YOLOv5において、KWFのチームがプロジェクトに採用する決め手となった差別化ポイントがいくつかありました。

• YOLOv5モデルは、より少ない画像でのトレーニングで済みました。
• オープンソースであるため、KWFチームにとって技術が非常に利用しやすかった。
• YOLOv5の学習曲線は急ではありませんでした。

KWFは、保全活動に必要な技術を構築するために、世界中から集まったボランティア、エンジニア、インターンのチームに依存しています。インターンの多くは高校生であり、その中にはYOLOv5の経験がほとんど、あるいは全くない生徒もいます。Pandolfiは、事前の経験が最も少ない生徒であっても、3週間未満でYOLOv5を起動して稼働させることができたと述べています。

さらに、実験追跡プラットフォームとの統合により、モデルとデータセットの微調整が簡単になり、KWFは現場でのYOLOv5モデルのパフォーマンスを最大化することができました。

「YOLOv5は正確で、動物が殺される前に救う手助けをしてくれました。それが私たちの最終的な目標でした。」

YOLOv5がなければ、KWFでのチームはフラストレーションを感じていただろうとPandolfiは述べています。オブジェクト検出を導入する前は、保全プロジェクトには最適な量のデータが不足していました。2023年早々、KWFはビジョンAIアーキテクチャのYOLOファミリにおける最新リリースであるUltralytics YOLOv8へ作業を移行する予定です。

YOLOv5のデプロイ#

現在、KWFは現場のセンサーでの物体検出にYOLOv5をデプロイしています。これらのデバイスはデータを生物学者に送信し、生物学者はその情報を分析してアクション可能なインサイトを作成することができます。来年には、KWFはドローン画像を含むデータセットでYOLOv5をトレーニングし、その後これらのドローンを現場にデプロイすることを目指しています。

保全プロジェクト#

ウミガメ#

世界には7種類のウミガメが存在し、それぞれが絶滅危惧種と見なされています。産卵の際、メスのウミガメは浜辺に上がり、砂の中に巣を掘って卵を産みます。このプロセスには数時間かかることもありますが、完了するとメスのウミガメは水に戻り、卵を砂の中で55〜65日間孵化させます。母親が去った後、卵は密猟者、捕食者、自然の要素からほとんど守られることなく放置されます。

過去、保護活動家によるウミガメの追跡アプローチは、浜辺の巣がある場所すべてに目印をつけることでした。これらの地域での脅威が高い場合、保護活動家は一時的に巣を安全な場所へ移動させ、孵化後にカメを海に放します。

このプロセスには、30マイル（約48キロ）以上の浜辺を手作業で歩き、巣に目印をつける作業が含まれる可能性があります。毎日このプロセスを実行するために十分な人員を確保することは困難であることが判明しており、特にCOVID-19のロックダウン中はそれが顕著でした。

さらに、ウミガメの巣に目印をつけることは、逆効果になることもありました。密猟者が目印をつけられた巣を探し出せるだけでなく、豚も目印がある場所にウミガメの巣があることを学習し、卵を食べてしまうようになったのです。

KWFは、マンパワーの要素を削減し、容易に識別可能なマーカーを置き換えることで、このプロセス内で改善の機会を見出しました。ウミガメの巣を検出し、特定し、特徴付けるためにYOLOv5を使用した自律型航空システムをセットアップすることにより、生物学者はウミガメの足跡や地理的場所を含むリアルタイム情報を巣について受け取ることができ、したがって生物学者が手動で海岸を歩いて巣に目印を付ける必要性を置き換えることができました。

ユキヒョウ#

ユキヒョウの厚い白い毛皮と暗い斑点のロゼット模様により、ヒマラヤの風景の中に完璧に身を隠すことができます。野生では、天敵のいない頂点捕食者です。しかし、ファッションや伝統薬における毛皮やその他の身体の部位に対する非常に高い需要と、生息地の喪失および分断が相まって、野生に残っているユキヒョウはわずか4,000頭から6,500頭の間であると推定されています。

ユキヒョウの保全活動は、それらが生息する過酷な環境に寄与する要因のために、非常に困難であることが判明しています。

• 高地
• 過度の降雪
• 氷点下の気温
• 強風
• 急な渓谷
• 厳しい地形

さらに、野生のユキヒョウを見つけることは非常に稀です。その結果、KWFはドローン技術を活用してこれら大型ネコ科動物を追跡・保護する自動化アプローチを開発しています。現時点では、ユキヒョウの追跡に必要な環境（約20,000〜22,000フィート）で機械が動作できるように、ドローン技術はまだ開発段階にあります。

技術が利用可能になり次第、KWFはYOLOv5をセンサーやドローンに使用し、ヒマラヤにデプロイする予定です。追跡目的で、これらのセンサーとドローンは雪に残された足跡を検出できるようになります。足跡は通常、風ですぐに吹き飛ばされてしまいます。このリアルタイム情報は、生物学者や保護活動家に中継されます。

Kashmir World Foundationのウェブサイトにアクセスし、世界中の保全活動においてどのように違いを生み出す手助けができるかをご確認ください。