動植物の識別は、私たち全員が市民科学者になるのに役立ちます| イノベーション| スミソニアン - 記事、イノベーション

地元の植物園への最近の旅行で、私はこれまで気付かなかった背の高い、印象的な紫色の花に気づきました。 Googleで試してみましたが、何を尋ねればよいかわかりませんでした。「紫の花」は私に水仙とフリージア、蘭と月見草、グラジオラスと朝顔の写真をもたらしました。それらのどれも私が見た花ではなかった。

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しかし、人工知能のおかげで、私のような好奇心amateur盛なアマチュア自然主義者は、私たちの周りの自然を識別するより良い方法を手に入れました。いくつかの新しいサイトおよびアプリは、AIテクノロジーを使用して写真に名前を付けています。

iNaturalist.orgはこれらのサイトの1つです。 2008年に設立され、現在までクラウドソーシングのみのサイトでした。ユーザーは植物や動物の写真を投稿し、科学者や自然主義者のコミュニティがそれを特定します。専門家とアマチュアの「市民科学者」を結び付け、収集したデータを使用して専門家が生物多様性の変化を監視したり、新しい種を発見したりするのに役立つデータを使用しながら、人々を植物や野生生物に興奮させます。

iNaturalistの共同ディレクターであるScott Loarie氏は、クラウドソーシングモデルは一般にうまく機能すると述べています。しかし、いくつかの制限があります。まず、住んでいる場所によっては、写真の識別情報を取得するのがはるかに難しくなります。 Loarieが拠点を置くカリフォルニアでは、1時間以内に身分証明書を入手できます。それは、iNaturalistを頻繁に使用する多くの専門家が西海岸に基づいているためです。しかし、たとえば、タイの田舎の誰かがIDを受け取るまでにもっと長く待たなければならない場合があります。IDを取得するのにかかる平均時間は18日です。別の問題：サイトの人気が高まるにつれて、オブザーバー（写真を投稿する人）と識別子（写真とは何かを伝える人）のバランスが崩れ、識別子よりもはるかに多くのオブザーバーがいます。これはボランティアの専門家を圧倒する恐れがあります。

今月、iNaturalistは、AIを使用して種レベルまで植物や動物を識別するアプリを起動する予定です。このアプリは、いわゆる「ディープラーニング」を活用し、人工ニューラルネットワークを使用して、コンピューターが人間と同じように学習できるようにし、その能力を時間とともに向上させます。

「これにより、まったく新しい市民科学者グループが関与することを期待しています」とロアリは言います。

このアプリは、iNaturalistの「研究グレード」の観測に関する膨大なデータベース（サイトの専門家コミュニティによって検証された観測）からラベル付けされた画像を供給されることによってトレーニングされます。モデルが十分なラベル付き画像でトレーニングされると、ラベルのない画像を識別できるようになります。現在、iNaturalistは新しい種を1.7時間ごとにモデルに追加できます。ユーザーによってアップロードされ、専門家によって特定された画像が多いほど、優れています。

「私たちが手に入れるものが多くなればなるほど、モデルはより訓練されます」とロアリは言います。

iNaturalistチームは、可能な限り正確ではないことを意味する場合でも、モデルが常に正確であることを望んでいます。現在、モデルは動物の属について自信を持って応答し、次に種についてより慎重な応答を試み、上位10の可能性を提供します。現在、86パーセントの属について正しいとされており、上位10の結果で77パーセントの種が得られています。これらの数値は、モデルのトレーニングが継続されるにつれて改善されるはずです。

デモ版で遊んで、岩の上に腰掛けているツノメドリの写真を入力しました。「これはPuffins属にあると確信しています」と述べ、正しい提案種である大西洋ツノメドリを最上位の結果として提示しました。それから、アフリカの爪のカエルの写真に入りました。「これは西部のスペードフットヒキガエルに属していると確信しています」と語り、アフリカの爪のカエルをトップ10の結果に挙げました。

AIは、息子の写真について「自信を持って推薦することはできませんでした」が、彼が他の人間ではない生物の中でも、北のヒョウカエル、庭のカタツムリ、またはホリネズミの可能性があることを示唆しました。これらすべてが発見されたので、私はコンピュータービジョンが息子のハイチェアの水玉の背景を見て、それを標本の一部と誤認していることに気付きました。だから私は彼の顔だけが見えるようになるまで写真を切り取って「分類」を押した。「これはトカゲの下位にあると確信している」とAIは答えた。私の赤ちゃんはトカゲのように見えるか、本当の答えだと思いますが、これはモデルが与えられたものだけを認識することを示しています。そして、明らかな理由で、誰もそれに人間の写真を与えていません。

iNaturalistは、このアプリが専門家のコミュニティから圧力を取り除き、小学生のグループなど、より大きなコミュニティのオブザーバーが参加できるようになることを望んでいます。また、「カメラトラップ」を許可することもできます。カメラトラップから画像のストリームを送信します。カメラトラップは、動きによってトリガーされたときに写真を撮影します。 iNaturalistはカメラトラップを推奨していません。サイトに大量の画像があふれているため、実際には専門家の識別が必要な場合とそうでない場合があります彼女自身）。しかし、AIでは問題になりません。 iNaturalistはまた、新しい技術が、自然に興味があるかもしれないが、クラウドソーシングモデルでの識別を数日待つことを望まない人々を含む、新しいユーザーコミュニティに参加することを望んでいます。

迅速な種の識別は、法執行機関などの他の状況でも役立つ可能性があります。

「TSAの労働者がスーツケースを開けて、誰かがヤモリを持っているとしましょう」とLoarieが言います。「誰かを逮捕するかどうかを知る必要があります。」

この場合、AIはどのタイプのヤモリを探しているのかをTSAエージェントに伝えることができ、調査に役立ちます。

iNaturalistは、コンピュータービジョンを利用して市民の科学者を引き付ける唯一のサイトではありません。 CornellのMerlin Bird IDアプリは、AIを使用して750を超える北米の鳥を識別します。あなたが見た鳥の大きさや色など、いくつかの簡単な質問に最初に答えるだけです。は、植物のどの部分を見ているか（花、果物など）を伝えた後、植物に対しても同じことを行います。

これはすべて、AIを使用して画像を識別する際の大きな関心の一部です。描画からオブジェクトを識別することができるAIプログラムがあります（不良なものでも）。 AIは絵画を見て、アーティストとジャンルを特定できます。多くの専門家は、コンピュータービジョンが医療で大きな役割を果たし、たとえば皮膚がんの特定を容易にするだろうと考えています。自動車メーカーはコンピュータービジョンを使用して、歩行者を特定して回避するように自動車を指導します。コメディシリコンバレーの最近のエピソードのプロットポイントは、食品を識別するためのコンピュータービジョンアプリを扱いました。しかし、その作成者はホットドッグでのみトレーニングを行っていたため（ニューラルネットワークのトレーニングには膨大な時間の人的労力が必要であるため）、ホットドッグと「ホットドッグではない」のみを区別できました。

ユーモア労働のこの質問は重要です。正しくラベル付けされた画像の大量のデータベースは、AIのトレーニングに不可欠であり、手に入れるのは困難です。クラウドソーシングの長年にわたるサイトであるiNaturalistは、すでにこの種のデータベースを持っているため、そのモデルは急速に進歩しているとLoarieは言います。他のサイトやアプリは、多くの場合学術画像からデータを他の場所で見つける必要があります。

「まだ初期段階ですが、来年にはこうした種類のアプリが急増することを保証します」とLoarie氏は言います。