Project Ocean Oasisは、水中カメラとハイドロフォンを備えた太陽光発電式のエッジユニットを構築し、桟橋、プラットフォーム、自律型ブイに設置しています。Ultralytics YOLOはデバイス上で動作し、Starlinkまたは携帯電話回線を介して接続することで、科学研究に適した海洋モニタリングを何年にもわたって実現します。
海洋生態系が気候変動、汚染、乱獲による前例のない脅威に直面する中、拡張可能でエビデンスに基づく海洋情報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、過酷な海洋環境で何年にもわたって稼働するよう設計された自律型モニタリングシステムを構築し、この課題に正面から取り組んでいます。
Ultralytics YOLOモデルをエッジからクラウドまでのパイプラインに統合し、Ultralytics Platformを活用することで、PO2はAIを活用したサンゴ礁と生物多様性の継続的なモニタリングという新時代の基盤を築いています。
海洋情報の基盤を構築する#
Project Ocean Oasisは、長期的な海洋情報を得るための自律型AIシステムを開発しています。40年以上の経験を持つ海底エンジニアリング企業WASSOC、AWS、Ultralyticsと協力して構築されたPO2は、堅牢なハードウェア、エッジおよびクラウドベースのAI、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、エビデンスに基づく海洋生態系の保護を支援します。
各PO2ユニットは、複数のAIモデルを同時に実行でき、将来の拡張に備えた十分な内部リソースを確保できるよう設計されています。システムはサンゴ礁の波浪、腐食、生物付着に耐えるよう設計されており、何年にもわたってメンテナンスなしで稼働し、多様な環境に展開できます。
長期的かつ自律的なサンゴ礁モニタリングの課題#
サンゴ礁と海洋生物多様性を大規模にモニタリングするには、特有の課題があります。従来の手法はダイバー、船舶、手作業によるデータ収集に依存しており、費用がかかるうえ断続的で、調査対象の生態系を乱すことも少なくありません。世界的にサンゴ礁の健全性が低下する中、科学者が必要とするデータと、現実的に収集できるデータとの隔たりは広がり続けています。
コンピュータービジョンとエッジAIが利用しやすくなっている一方で、水中でこれらの技術を導入するには新たな制約があります。デバイスは太陽光とバッテリーで駆動し、複数のAIモデルを並列実行でき、能動的なメンテナンスなしに何年もの海水曝露に耐える堅牢性を備えている必要があります。電力効率は極めて重要です。1日に利用できる電力が約600ワットに限られるため、カメラから推論チップまで、すべてのコンポーネントを慎重に選び、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する必要があります。
PO2に不足していたのは、幅広いエッジハードウェアで動作できる柔軟性、海洋生物多様性の追跡に必要な精度、そして複数年にわたる導入を通じてプラットフォームが進化する中でも簡単に改善できるモデルフレームワークでした。
Ultralytics YOLOでエッジからクラウドへ#
PO2のモニタリングプラットフォームは、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、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しています。
音声処理では、PO2 HydroPulse（カスタムのエッジ組み込み型ハイドロフォン）が一般的なARMハードウェア上で約1.3 Wで動作するため、太陽光とバッテリーによる長期運用に適しています。
カメラ上での動作を目指し、Ultralytics YOLOモデルはシステム内のエッジハードウェアへの導入が検討されており、映像ストリーム上でリアルタイムの物体検出と追跡を行い、水中で魚やその他の海洋生物を直接識別・追跡します。
YOLOの追跡機能はフレーム間で同じ個体を関連付けるため、その個体は一度だけカウントされ、最も信頼度の高い検出結果がその魚の記録として採用されます。1件の記録は基本的に次のようになります。
{
"label": "Acanthurus triostegus",
"confidence": 0.94,
"length_cm": 18
}これにセッション単位のMaxNカウントと環境情報が付加されます。その結果、後から確認する映像ではなく、標準化された科学研究向けのデータが得られます。
図1. ハワイのサンゴ礁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、生の動画ではなく、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。
システムが関心対象の物体を検出すると、推論結果は衛星経由でクラウドアーキテクチャに送信され、そこで集約・分析されて、科学者や保全パートナーに提示されます。このエッジ優先設計により、送信量を大幅に削減して電力を節約できるため、手動介入なしで導入先ごとに何年も稼働できます。
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アクセラレーターを評価しました。この協業により、厳しい電力予算を守りながら、プラットフォームの拡大に合わせてハイドロフォンデータの音声推論などの新しいAIモデルを追加できる柔軟性も維持できる、適切なハードウェア構成を絞り込めました。
図2. Ocean Oasisのソリューションの概要。
Ultralytics Platformのアーリーアダプター#
PO2は本番環境でUltralytics YOLOモデルを使用しているだけでなく、YOLOモデルのアノテーション、トレーニング、デプロイを一元的に行う新しいエンドツーエンド環境であるUltralytics Platformの最初期のエンタープライズユーザーの一社にもなりました。
Ultralytics Platformを使うことで、PO2のチームは海洋データセットを管理し、標準モデルとUltralytics Enterprise YOLO26モデルの両方をトレーニングし、Smart Annotationを活用してデータラベリングを大幅に高速化し、トレーニング済みモデルをほぼあらゆる形式にエクスポートしてエッジハードウェアにデプロイできます。この統合ワークフローにより、プロジェクトの進化に応じて迅速に改善を重ねながら、チームの拡大に合わせてデータ、モデル、実験を一元管理できます。
Ultralytics YOLOを選ぶ理由#
Project Ocean Oasisにとって、Ultralyticsとの協業はモデルの性能にとどまらず、開発のあらゆる段階でチームを支える専門知識と統合プラットフォームを利用できることにも価値があります。Ultralytics YOLOモデルは、超低消費電力のMCUから高性能なNPUアクセラレーターまで、幅広いエッジデバイスで動作する柔軟性を備え、水中の生物多様性モニタリングに必要な精度も提供します。
Ultralyticsと緊密に連携することで、PO2は複雑なエッジAIアクセラレーターの選択肢を検討し、複数年にわたる導入目標に適したハードウェアパートナーを特定できました。
より健全な海に向けて#
Project Ocean Oasisは、エッジAI推論からクラウドダッシュボードまで、最初のセンサーをエンドツーエンドで検証し、水中への導入準備を進めています。ハードウェアの構築はパートナーへの提供準備が整い、クラウドアーキテクチャは稼働しており、導入拠点には科学研究者が配置されています。
2026年以降、チームは導入拠点を拡大し、デバイス上のAI機能を拡充するとともに、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きます。
PO2は複数世代にわたる長期的な時間軸を前提に構築されています。継続的な海洋モニタリングは基盤となるレイヤーであり、その後のすべてを可能にするエビデンスの土台です。目指すのは完成させることではなく、確かな第一歩を踏み出すことです。
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