• UNIMAS と SFC がウミガメの再識別に協力
  • 無標識認識プロトタイプの開発

先駆的な取り組みとして、Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS)とSarawak Forestry Corporation (SFC)の研究協力がウミガメ保護におけるブレークスルーをもたらしました。メスのアオウミガメに焦点を当て、このプロジェクトは従来のタグ付け方法に頼らず、再識別方法を革新することを目的としました。従来のプラスチックや金属のタグから離れ、チームは下向きカメラを使用して営巣中の個体の高解像度画像を撮影するという革新的なアプローチを採用しました。

サラワクの生態系を保護する

サラワクの豊かな生物多様性は、人間の活動と環境悪化により深刻な脅威にさらされています。汚染、乱獲、生息地の破壊は、特に沿岸地域を危険にさらしています。海洋生物多様性と漁業にとって不可欠なサンゴ礁への圧力は、堆積、化学物質の流出、気候変動による白化現象によるものです。サラワクには、サンゴ礁や海草藻場の健全性に不可欠な象徴的なアオウミガメをはじめ、さまざまな海洋生物が生息しています。

サラワクの生態系における生物多様性の喪失は、その安定性と、清浄な空気と水、食料安全保障、気候調整、先住民コミュニティにとっての文化的意義などのサービスを損なっています。

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保全における AI の進展

SFC の監督の下、特定の場所は人間の干渉を最小限に抑えるために完全保護区（TPA）に指定され、個体数の増加が促進されています。チームは従来のタグ付けの代わりにカメラ画像による方法を模索しています。

UNIMAS の Khalif Amir Zakry と Syahiran Soria は、ウミガメの識別課題に対処するために AI 手法を開発しています。Syahiran は、甲羅の関心領域（ROI）を自動的に切り取るための深層学習モデルを訓練しています。

Khalif は、訓練済みモデルと注意機構を組み合わせ、ネットワークが長期間安定した特徴を識別できるよう誘導しています。モデルは、タラン・サタン島で 2 年間にわたって収集された画像データセットで訓練されています。

両学生の研究論文は SCOPUS 索引誌に受理され、出版待ちです。プロトタイプには改善が必要ですが、チームはこれらの美しい生き物とその脆弱な生態系を保護することに貢献しています。今後の作業には、データ収集期間の延長と、より大規模なデータセットでの厳密な検証が含まれます。

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