Project Ocean OasisはUltralytics YOLOを活用してサンゴ礁の保全を推進しています

気候変動、汚染、乱獲という前例のない脅威に海洋生態系が直面する中、拡張性があり、証拠に基づいた海洋インテリジェンスへの需要はかつてないほど高まっています。オーストラリアを拠点とする非営利団体Project Ocean Oasis（PO2）は、過酷な海洋環境で数年間にわたり動作するように設計された自律型モニタリングシステムを構築することで、この課題に正面から取り組んでいます。

PO2は、Ultralytics YOLOモデルをエッジ・トゥ・クラウド・パイプラインに統合し、Ultralytics Platformを活用することで、継続的なAI駆動型のサンゴ礁および生物多様性モニタリングの新しい時代の基盤を築いています。

Link to this section海洋インテリジェンスの基盤を構築する#

Project Ocean Oasisは、長期的な海洋インテリジェンスのためのAIを活用した自律型システムを開発しています。PO2は、40年以上の経験を持つ水中エンジニアリング会社であるWASSOC、AWS、そしてUltralyticsとの協力のもと、堅牢なハードウェア、エッジおよびクラウドベースのAI、そして科学的に検証されたデータセットを組み合わせたエンドツーエンドのプラットフォームを提供し、証拠に基づいた海洋生態系の保護を支援しています。

各PO2ユニットは、将来の拡張に十分な内部余裕を持ち、複数のAIモデルを同時に実行できるように設計されています。システムは、サンゴ礁のうねり、腐食、生物付着に耐えるように構築されており、一度配備すればメンテナンスフリーで数年間動作し、多様な環境に拡張可能です。

Link to this section長期的かつ自律的なサンゴ礁モニタリングの課題#

サンゴ礁や海洋生物多様性を大規模にモニタリングすることは、独自の課題を提示します。従来の方法はダイバー、ボート、手作業によるデータ収集に依存しており、費用が高く、断続的であり、多くの場合、研究対象の生態系を乱してしまいます。世界的にサンゴ礁の健全性が低下する中、科学者が真に必要とするデータと、実際に収集可能なデータの間のギャップは広がり続けています。

コンピュータビジョンやエッジAIが利用しやすくなっている現在でも、それらの技術を水中で展開するには新たな制約が伴います。デバイスは太陽光およびバッテリー駆動である必要があり、複数のAIモデルを並列で実行でき、アクティブなメンテナンスなしで数年間の塩水暴露に耐えられる堅牢性が必要です。電力効率は極めて重要です。1日あたり約600ワットの電力しか利用できないため、カメラから推論チップに至るまで、すべてのコンポーネントを慎重に選定し、正確でリアルタイムなインサイトを提供しながら稼働時間を最大化しなければなりません。

PO2にとって欠けていたピースは、幅広いエッジハードウェアで動作し、海洋生物多様性の追跡に十分な精度を持ち、数年にわたる展開を通じてプラットフォームが進化しても容易に反復開発ができるモデルフレームワークでした。

Link to this sectionUltralytics YOLOによるエッジ・トゥ・クラウド#

PO2のモニタリングプラットフォームは、太陽光パネル、バッテリー、衛星通信を備えた自律型ブイに搭載された水中カメラ、ハイドロフォン、その他のセンサーを組み合わせています。

オーディオに関しては、PO2 HydroPulse（カスタムエッジ組み込み型ハイドロフォン）が汎用ARMハードウェア上で約1.3Wで動作しており、長期間の太陽光・バッテリー運用に十分な低消費電力です。

カメラで実行するために、Ultralytics YOLOモデルをシステム内のエッジハードウェアに展開し、ビデオストリーム上でリアルタイムの物体検出と追跡を行い、魚やその他の海洋生物を水中で直接識別・追跡しようとしています。

YOLOの追跡機能により、同じ個体をフレーム間でリンクさせることで重複カウントを防ぎ、最も信頼性の高い検出結果をその魚の記録として採用します。単一の記録は基本的に以下のようになります。

{
  "label": "Acanthurus triostegus",
  "confidence": 0.94,
  "length_cm": 18
}

これにセッション単位のMaxNカウントと環境コンテキストが付与されます。これにより、後で確認する映像ではなく、標準化された科学的研究に対応可能なデータが得られます。

図1. ハワイのサンゴ礁の映像で種レベルの検出を実行するUltralytics YOLO26。

各カメラユニットはエッジで検出と追跡を行い、生のビデオではなく、コンパクトな構造化イベント（キロバイト単位のJSON）を送信します。

システムが対象物を検出すると、推論結果が衛星経由でクラウドアーキテクチャに送信され、そこで集計・分析された後、科学者や保全パートナーに提供されます。このエッジファーストの設計により、送信負荷が劇的に軽減され、電力が節約され、手動介入なしで1回の展開あたり数年間のプラットフォーム運用が可能になります。

システムの将来性を確保するため、PO2はUltralyticsと緊密に連携し、最新世代のNPU搭載エッジAIアクセラレータを評価しました。この協力により、PO2は厳しい電力予算内で適切なハードウェアの組み合わせを絞り込み、プラットフォームの成長に合わせてハイドロフォンデータへの音声推論など、新しいAIモデルを追加する柔軟性を維持できました。

図2. Ocean Oasisのソリューションの概要。

Link to this sectionUltralytics Platformの早期導入#

PO2は、プロダクション環境でUltralytics YOLOモデルを使用することに加え、YOLOモデルのアノテーション、トレーニング、展開を一つの場所で行う新しいエンドツーエンド環境であるUltralytics Platformの最初のエンタープライズユーザーの一社となりました。

Ultralytics Platformを使用して、PO2のチームは海洋データセットを管理し、標準モデルおよびUltralytics Enterprise YOLO26モデルの両方をトレーニングし、スマートアノテーションを活用してデータラベリングを劇的に高速化し、トレーニング済みモデルをほぼすべての形式にエクスポートしてエッジハードウェア全体に展開できます。この統合ワークフローにより、PO2はプロジェクトの進化に合わせて迅速に反復し、チームの規模拡大に伴いデータ、モデル、実験を一元管理することが可能になりました。

Link to this sectionなぜUltralytics YOLOを選ぶのか？#

Project Ocean Oasisにとって、Ultralyticsとの協力はモデルのパフォーマンスにとどまらず、開発のあらゆる段階でチームをサポートする専門知識と統合プラットフォームへのアクセスを提供しています。Ultralytics YOLOモデルは、超低消費電力のMCUから高性能なNPUアクセラレータまで、幅広いエッジデバイスで実行できる柔軟性を提供し、水中での生物多様性モニタリングに必要な精度を実現します。

Ultralyticsと緊密に協力することで、PO2は複雑なエッジAIアクセラレータの状況を把握し、数年にわたる展開目標に適したハードウェアパートナーを特定することができました。

Link to this sectionより健全な海洋を目指して#

Project Ocean Oasisは、エッジAI推論からクラウドダッシュボードに至るまで、最初のセンサーのエンドツーエンドの検証を完了し、現在、水中展開の準備を進めています。ハードウェアの構築はパートナー対応済みであり、クラウドアーキテクチャも運用可能で、展開サイトには科学調査担当者が配置されています。

2026年以降、チームはサイト全体へと規模を拡大し、デバイス上のAIスイートを拡張し、相互接続されたグローバルモニタリングネットワークの基盤を築く予定です。

PO2は、多世代にわたる時間軸で構築されています。継続的な海洋モニタリングは、その後のすべての成果を可能にする基礎的な層であり、証拠の基盤です。この取り組みは、完了することではなく、適切に開始することにあります。

独自のVision AIソリューションの構築に興味がありますか？GitHubリポジトリにアクセスしてUltralytics YOLOモデルを調査し、YOLOがAI in conservation全体でイノベーションをどのように支援しているかを学び、Ultralytics Platformをチェックして、独自のエンドツーエンドのVision AIワークフローを構築し始めましょう。