環境部所属の国立生物資源館（館長: ユホ）は、オオカミガメなど13種のカメを素早く正確に識別できるAI（人工知能）ベースのカスタマイズされた種分類技術を最近開発したと21日発表しました。
今回の技術は、ハイパーパラメータの最適化とインスタンス分割方式を適用しています。ハイパーパラメータの最適化はデータセットに合わせてモデルのパフォーマンスを最大化する設定値調整技術であり、インスタンス分割は画像内の対象を精密に区分し認識する方式です。
カメ類は全世界で約378種が存在しますが、甲羅の形態が似ていたり、長期間の食事や衝撃で外見が変形する場合が多く、外見のみで区別が難しいです。そのため、輸出入管理にも困難がありました。
国立生物資源館は2021年からサンミョン大学のキム・チャング教授チームと共に「生物情報ビッグデータ活用専門人材育成」事業を推進し、様々なカメの写真を確保しました。これを基にビッグデータベースのAIモデルを構築し、カメ類カスタマイズの種識別技術を開発しました。
今回の研究でオオカミガメ、アリゲーターガー、チャイニーズストライプドネックテラピンなどの生態系かく乱種を含む13種を対象に識別性能を検証しました。オオカミガメ、アリゲーターガー、チャイニーズストライプドネックテラピンはハイパーパラメータ最適化技術を適用して最大99%の正確度を記録しました。ハシグロアカミミガメ、ダルマエビスガメ、アカエビスガメなど海亀3種はインスタンス分割技術を適用して平均92.5%の正確度を達成しました。
国立生物資源館は今回の技術が既存のDNA分析などの種識別方式より迅速かつ正確に結果を出せるものと期待しています。また、野生動物の輸出入管理現場に適用できるよう関係機関と協力していく計画です。