アフリカの平原を闊歩するゾウの姿は、私たちの心に深く刻まれ、アフリカの象徴として容易に認識できます。しかし、今日のゾウの未来は不透明です。現在、15分ごとに1頭のゾウが密猟者に殺されており、ゾウを見るのが大好きな人間は、ゾウという種に宣戦布告しました。ほとんどの人は密猟者でも象牙収集家でもなければ、意図的に野生生物に危害を加える者でもありませんが、この闘いに対する沈黙や無関心は、同様に致命的です。
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あるいは、少し立ち止まって考えてみませんか。野生動物、特にゾウを救う機会は私たちのすぐ目の前にあり、日々増え続けています。そして、こうした機会の一部は、機械学習（ML）と、私たちがAIと呼ぶ魔法のような成果に根ざしています。
オープンソース開発者はゾウに神経的優位性を与えている
6か月前、COVID-19が蔓延する世界の中で、アヴネットが所有する大規模なオープンソースコミュニティであるHackster.ioと、野生生物保護に重点を置くオランダを拠点とする組織であるSmart Parksは、マイクロソフト、u-blox、Taoglas、Nordic Semiconductors、Western Digital、Edge Impulseなどのテクノロジー業界のリーダーに働きかけ、これまでに作られた中で最も先進的なゾウ追跡用首輪10個の研究開発、製造、出荷に資金を提供するというアイデアを提案した。
これらの最新の追跡用首輪は、高度な機械学習（ML）アルゴリズムを採用し、同種のデバイスとしては史上最長のバッテリー駆動時間と、かつてないほど広範なネットワーク範囲を実現しています。このビジョンをさらに大胆に実現するため、彼らは環境・野生生物モニタリングプロジェクト向けにオープンソースの追跡用首輪のハードウェアとソフトウェアを推進する環境保護団体OpenCollar.ioを通じて、この取り組みの成果を完全にオープンソース化し、自由に共有することを呼びかけました。
トラッカー「ElephantEdge」は、専門エンジニアリング会社Irnas社によって構築され、Hacksterコミュニティが協力して、Edge Impulse社による完全展開可能な機械学習モデルと、Avnet社によるテレメトリダッシュボードを開発し、新たに構築されたハードウェアで稼働させる予定です。このような野心的なプロジェクトはかつて試みられたことがなく、このような協力的で革新的なプロジェクトが実現可能かどうか疑問視する声も上がっていました。
世界最高の象追跡装置の開発
彼らだけがそれを成し遂げた。見事に。新型ElephantEdgeトラッカーは、8年間のバッテリー寿命と数百マイルに及ぶLoRaWANネットワーク中継器の通信範囲を備え、同種のトラッカーの中で最も先進的とされています。TinyMLモデルを実行することで、公園管理員はゾウの音響、動き、位置、環境異常などをより深く理解できるようになります。トラッカーは、LoRaWAN技術を介して公園管理員のスマートフォンやノートパソコンに接続された多数のセンサーと通信できます。
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これにより、レンジャーは、野生動物の写真をすべて撮影して報告していた従来のシステムよりも正確な画像と位置を追跡できるようになります。従来のシステムは、トラッカーのバッテリーを消耗させていました。これらのトラッカーで動作する高度な機械学習ソフトウェアは、ゾウ専用に開発されており、Hackster.ioコミュニティが公開デザインコンテストで開発しました。
「ゾウは生態系の庭師です。その移動自体が、他の種が繁栄するための空間を作り出しているのです。私たちのElephantEdgeプロジェクトは、世界中から人材を集め、この心優しい巨人の生存に不可欠な最高の技術を開発しています。ゾウは日々、生息地の破壊や密猟の脅威にさらされています。このイノベーションとパートナーシップにより、ゾウの行動に関するより深い洞察が得られ、保護活動の改善につながります」と、Smart Parksの共同創設者であるティム・ヴァン・ダム氏は述べています。
オープンソースでコミュニティ主導の保全AIの活用
IrnasとSmart Parksが構築したハードウェアを使い、コミュニティはそれを動作させるためのアルゴリズムの構築に奔走しました。英国と日本のソフトウェア開発者兼データサイエンティストであるSwapnil Verma氏とMausam Jain氏は、Elephant AIを開発しました。チームはEdge Impulseを用いて、トラッカーに搭載されたセンサーから公園管理員に重要な情報を提供する2つの機械学習モデルを開発しました。
コミュニティ主導の最初のプロジェクト「Human Presence Detection（人間存在検知）」は、音声サンプリングを用いて、人間が本来いるはずのない場所に人間が存在することを検知し、密猟の危険性を公園管理官に警告します。このアルゴリズムは、音声センサーを用いて音と映像を記録し、LoRaWANネットワークを介して管理官のスマートフォンに直接送信することで、即時に警報を発します。
2つ目のモデルは「象活動モニタリング」と名付けられました。トラッカーの加速度計から時系列データを取得し、象の一般的な活動を検知することで、走行、睡眠、草食行動を特定・解析し、象の保護に必要な重要な情報を保護専門家に提供します。
もう一つの素晴らしいコミュニティ開発は、地球の反対側からやって来ました。スウェーデンのソフトウェアエンジニアで、国土保全に情熱を注ぐサラ・オルソンさんは、公園管理員の自然保護活動を支援するために、TinyMLとIoTを活用した監視ダッシュボードを作成しました。
サラは限られたリソースとサポートのもと、機械学習アルゴリズムを組み合わせた完全なテレメトリダッシュボードを構築し、カメラトラップと水飲み場を監視しました。首輪上でデータを処理することでネットワークトラフィックを削減し、バッテリー寿命を大幅に節約しました。彼女は仮説を検証するために、1,155のデータモデルと 311のテストを実施しました。
彼女は Edge Impulse スタジオで作業を完了し、自宅の快適な環境から OpenMV カメラを使用してモデルを作成し、Africam からのカメラトラップ ストリームでモデルをテストしました。
技術は善行のためのものだが、人間の行動は変わらなければならない
プロジェクト・エレファントエッジは、商業と公共の利益が融合し、野生生物保護活動を推進するための持続可能な協働の取り組みをいかに推進できるかを示す好例です。この新しい首輪は重要なデータを生み出し、公園管理官がより良いデータを入手することで、自らの領域を守るための緊急かつ人命救助の判断を下せるようになります。2021年末までに、世界自然保護基金（WWF）とバルカンのアースレンジャーとの協力の下、アフリカ各地の選定された公園で少なくとも10頭のゾウがこの新しい首輪を装着し、保護、学習、そして保護活動の新たな波を起こす予定です。
もちろん、これは素晴らしいことです。この技術は効果を発揮し、かつてないほどゾウたちを助けています。しかし実際には、問題の根本原因はもっと根深いのです。ゾウの適切な生息地と個体数の回復を実現するためには、人間が自然界との関係を変えなければなりません。
「ゾウへの脅威はかつてないほど高まっています」と、古人類学者で自然保護活動家のリチャード・リーキー氏は述べた。トロフィーハンティングや象牙ハンティングを許可する主な理由は、自然保護と地域社会への資金提供につながるという点だ。しかし、最近の報告書によると、アフリカにおける狩猟収入のうち、狩猟地域の地域社会に還元されるのはわずか3%に過ぎないことが明らかになった。周囲の地域社会に利益をもたらすために、動物が死ぬ必要はないのだ。
優れたテクノロジー、協力、そして根本的な文化的条件と、ほとんどのゾウの死につながる象牙取引に取り組む決意があれば、これらの特別な生き物を救う本当のチャンスがあります。
ジョン・レジェンドとナタリー・ポートマンは、革の代わりに菌類を身に着けてほしいと言っている
