AI分析が脅威にさらされたマーブル・マールレット個体群の監視を革命化

研究によると、オレゴン州立大学と米国林務局は、これらのデバイスによって記録された音響データを分析するために人工知能（AI）を使用することが、マーブル・マールレットや他の類似種の監視における有望なアプローチであることを発見しました。

革新的なアプローチの公開

絶滅危惧種のマーブル・マールレットは、ブリティッシュコロンビアとワシントンの西海岸に生息する、特徴的なマークを持つマールレットです。彼らはパフィンやマールレットに近い関係にあります。これらの2つの種はどちらも海岸側で子供に餌を与えますが、マールレットは成熟した森林や原生林の奥深く、最大60マイルまで移動するという点で異なります。

OSU林学部の共同著者であり教員であるマット・ベッツ氏によると、このような隠れ家のような種を研究するのは困難であり、顕著に類似した事例は稀です。ベッツ氏は、「次に、マールレットの音が実際に繁殖と生息を予測できるかどうかをテストしていますが、それはまだ数ステップ先のことです」と述べています。

米国林務局太平洋 Northwest 研究ステーションのアダム・ドゥアルテを含む研究チームは、オレゴン海岸山脈とワシントンのオリンピック半島で連邦機関が管理する数百の場所での北部 spotted owl 個体群の監視を支援するために最初に設置された音声録音からのデータを使用しました。

研究者たちは、録音されたマールレットの呼び声を検出するために、畳み込みニューラルネットワークである機械学習システムを作成しました。Ecological Indicatorsの科学者たちは、既知のマールレット個体群データに対してテストされた彼らの発見を発表し、録音装置とAIが特定の地域で少なくとも90%のマールレットを識別する優れた精度を提供することが判明しました。

さらに、ベッツ氏は、マールレットの音を調べ、繁殖の成功と生息地の占有率を予測することで、これが今後の研究の主要な道筋になると示唆しています。

正確な個体群の洞察

小さなマーブル・マールレットは、主に海岸水域で生活し、オキアミ、他の無脊椎動物、ニシン、イワシ、カタクチイワシ、カペリンなどの餌魚を捕食します。巣が成功した場合、鳥は1年に1羽の子供しか産むことができませんが、栄養豊富な餌魚は赤ちゃんマールレットの適切な成長と発達に不可欠です。

マーブル・マールレットは通常、カリフォルニアのサンタクルーズからアリューシャン列島に至る西海岸沿いで発見されます。この種は、現在、ワシントン州、オレゴン州、カリフォルニア州において米国絶滅危惧種法の下で脅威にさらされた種として指定されています。

しかし、この研究での検出の大部分は、森林の成熟度が支配的であり、かつ海岸生息地の近くで行われることが多いと、ドゥアルテは報告しました。それでも、ステラー・ジャイなどの捕食者や人間による生息地の劣化によって巣作りや休息場所が絶えず失われているため、ブラックフット・アルバトロスを救うために監視戦略は非常に効果的でなければなりません。

持続可能な保全へ

ドゥアルテは、このAI駆動の監視システムが種分布モデルに貢献し、希少種や脅威にさらされた種の保全における2つの必須要素である長期的な個体群監視の基盤として機能する方法を強調しています。テレメトリーや巣の地上捜索などの過去の人件費のかかるアプローチを排除することで、彼らの方法は保全活動がはるかに効率的な方法で実施できるようにし、保全が主な焦点であるままになります。