Google DeepMind Perch Update: 絶滅危惧種のためのバイオアコースティクスの進化

Google DeepMindは、絶滅危惧種の保護のためにバイオアコースティックデータの分析を加速するよう設計されたAIモデル「Perch」のアップデートをリリースしました。この更新されたモデルは、最先端の汎用鳥種予測性能を向上させ、哺乳類、両生類、そして人為的ノイズを含む機能を拡張し、保全活動家が何百万時間もの音声データをより効率的に処理できるようにします。

強化されたモデル機能とトレーニング

新しいバージョンのPerchは、前バージョンのほぼ2倍のデータでトレーニングされており、Xeno-CantoやiNaturalistといった公開ソースを活用しています。この拡張されたデータセットにより、モデルはサンゴ礁のような水中環境を含む多様な環境により適応し、複雑な音響シーンを分離できるようになります。

単純な種の識別を超えて、モデルは動物の個体数推定や特定エリア内の個体数の把握といった具体的な生態学的質問にも対応できる柔軟性を持っています。

アジャイルモデリングと分類器開発

限られたトレーニングデータで作業する科学者を支援するため、Google DeepMindは「アジャイルモデリング」を実装したツールを提供しています。この手法はベクトル検索とアクティブラーニングを組み合わせ、単一の音声サンプルから始めて1時間未満で高品質な分類器を構築できるようにします。

Perchの埋め込みモデルを使用すると、ローカルの専門家はベクトル検索でデータセット内の類似音を見つけ、それらを関連ありまたはなしとしてマークし、幼鳥の鳴き声や録音が限られた種など、特定の音に対する分類器を迅速に訓練できます。

現場への影響と成功事例

2023年のリリース以来、Perchの初期バージョンは25万回以上ダウンロードされ、CornellのBirdNet Analyzerなどのプロフェッショナルツールに組み込まれています。実際の活用例は以下の通りです：

  • 種の発見: BirdLife AustraliaおよびAustralian Acoustic Observatoryとの協力により、Perchは捕らえにくいPlains Wandererの新しい個体群の発見に貢献しました。
  • 個体数モニタリング: 研究により、Perchが個々の鳥を識別し個体数を追跡できることが示され、捕獲・リリース研究への依存を減らす可能性があります。
  • 保全効率: ハワイ大学 LOHE Bioacoustics Lab の生物学者は、ハチミツクイの音声を従来の方法の約50倍の速度で検出し、鳥マラリアに脅かされている種のモニタリングを加速させました。

利用可能性

Google DeepMindは、更新されたPerchモデルをKaggleで入手可能なオープンモデルとしてリリースしました.

Sources