Google、海洋研究を推進する先進的なクジラ音認識AIモデルを発表

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最近、Googleは、研究チームが多種のクジラの音声認識AIモデルを成功裏に開発したと発表しました。この革新的な技術は、8つの異なるクジラ種の鳴き声を正確に識別し区別することができ、特定の2種については音声の分類をさらに深化させました。このブレイクスルーは、Googleが人工知能の分野で持つ専門知識を示すだけでなく、海洋科学研究の新たな可能性を切り開きます。

Googleの最近のプレスリリースによれば、このクジラ音声認識モデルはダウンロード可能で、研究者が観察が難しいクジラの行動パターンを探る手助けをすることを主な目的としています。特にダルのマッコウクジラなどの生息群に対して、この取り組みは海洋生態学、クジラ保護、そして生物多様性研究に大いに貢献することが期待されています。

Googleのクジラ音声認識の旅は、2018年にNOAA太平洋諸島漁業科学センターとの協力を通じて始まりました。ここでは、ハンプバッククジラのための音声検出モデルが開発され、このモデルはハンプバッククジラの鳴き声を正確に識別するだけでなく、特定の時間や場所に関連する声のパターンを発見し、新たなクジラの生息地の発見を促進しました。

その後、Googleはカナダの水産・海洋省やRainforest Connectionなどの団体と提携し、絶滅危惧種である南部居住オルカのための一連の検出モデルを構築しました。これらのモデルは、リアルタイムの位置データを提供する水中マイクの監視ネットワークに導入され、保全活動に不可欠な情報をもたらしました。

新たにリリースされたクジラ音声認識モデルは、技術的な大きな進展を示し、青いクジラの深い10Hzの呼び声から、歯のあるクジラの高周波120kHzの音まで、さまざまな音の周波数を分析する能力を持っています。Googleは先進的なアルゴリズムを用いて生の音声データを時間-周波数のスペクトログラムに変換し、メルスケールを使用して音の周波数を調整し、さまざまなクジラの特有の鳴き声を抽出・分類しました。研究チームは、モデルのトレーニングに膨大なバックグラウンドノイズを組み込み、実際の海洋環境における高い認識率と精度を確保しました。

この開発は、科学者たちに強力な研究ツールを提供するだけでなく、環境保護や生物多様性の保全におけるAI技術の膨大な可能性を浮き彫りにしています。技術の進歩が続く中で、未来の海洋保全活動において、より効率的かつ精密なアプローチの実現が期待されます。

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