写真から鳥を区別する人工知能の開発!公開されているデータベースを利用することで、人工知能の精度を向上させる!

人工知能の発展に伴い、様々なアプリが開発されています。SIGにも前に花の名前を教えてくれるアプリが開発されているのを紹介しました。次に人工知能が教えてくれるのは、鳥の名前。日々見かける鳥を知ることで、新しい発見があるかもしれません。

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ふとした瞬間、道端で見つけた花。一体名前はなんというんだろう?そんな経験をお持ちのかたはたくさんいるかと思います。でももうそんなことはなくなります...

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Merlin Bird Photo ID

カルフォルニア工科大学の研究チームは、人工知能を用いて、鳥の名前を教えてくれるアプリ「Merlin Bird Photo ID」を開発している。

このアプリでは撮影した写真に含まれる鳥の情報だけではなく、撮影した位置情報を利用し、北米に生息する約650種の鳥を区別することができるという。

さらにこのアプリの特徴としては、Wi-Fiのようなデータ通信ができない場所、例えば山の中でも利用できるという点にある。

100万枚の写真

このアプリを開発するため、研究チームはこれまでに100万枚の写真を用い、人工知能を機械学習させたという。

機械学習させるためには、その特徴をタグ付け(アノテーション)することで、人工知能を教育する必要があり、今回は羽やくちばし、つめといった鳥の身体の情報をタグ付けした。

この作業はまだまだ人間がやる必要があり、そのデータ処理の大量さから、人工知能の開発の大きなハードルとなっている。

そのため、インターネットを用いて人工知能が自動で学習するシステムなども考案され、開発が進められている。

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研究チームは今回、鳥を区別するためのもう一つの重要な情報は、全く別の手法を用い、精度を向上させつつ、開発速度を加速できることを示した。

公開されているデータベースを利用する

それが公開されているデータベースを利用するという方法である。

現在、世界中にはあらゆるものに対するデータベースが存在する。

例えば、化学物質や遺伝子、タンパク質のような研究用のデータベースもあれば、商品の価格やスペック比較のような生活に近いデータベースも存在する。

もちろん植物や生き物のデータベースも多数存在している。

こういったデータベースでは専門の人が収集し、タグ付けし、整理整頓してあることから、機械学習に用いるには十分な条件を兼ね備えているわけである。

そこで研究チームは今回、eBirdという世界中の鳥の写真、鳴き声、生息地などのデータを収録したデータベースを利用した。

その中でも生息地の情報は、鳥の種類を限定するのに重要な情報となり、より高速に処理をするのに役立つ。

正確さに関して

生息地、そして鳥の身体特徴から鳥の種類を見分けるこのアプリ。

写真の品質が良ければ、90%以上の正確さで鳥を区別することができるという。

またぼやけていたり、体の一部が写っていなくても区別することはできるが、やはり正確度は落ちるらしい。

今回は鳥を区別するアプリであるが、研究チームは同様の手法を用いて、植物や昆虫、爬虫類などの他の生き物、また北米だけではなく、世界中のあらゆるところで使えるアプリを開発していきたいと考えている。

あらゆるものがインターネット上に記録されつつある現在、まさに人工知能の開発の条件が揃っているとも言える時代になったのかもしれません。コンピュータやインターネットは特に人が長い間かけて構築してきた一つの世界なので、開発速度も他の基礎研究に比べると、格段に速い感じがします。

今後、私たちの生活にどんどん人工知能が入ってくることでしょう。それは大体2030年頃だと言われています。人工知能が発展・普及するにつれて、人々の生活は一変すると考えられています。例えば教育では、これまで記憶するということが重要視されてきましたが、現在では簡単にインターネットで調べることができますし、人工知能が普及すれば、さらに曖昧な情報でも目的の情報を得ることができるようになるでしょう。

また自動運転も交通事情を一変させるでしょうし、より個人にあった医療が提示されるようになったり、買い物のスタイルなんかも変化すると考えられています。どれくらいの期間でそれが達成されるかは分かりませんが、人工知能が生活に入ってきた時の生活がどのように変化するのか楽しみにしていたいと思います。

元記事はこちら(A Birder in the Hand: Mobile Phone App Can Recognize Birds From Photos)

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