『現在の人工知能の身近な例』

〜AIがすべてを変える〜

【AIと養殖マグロ】AI(人工知能)による画像解析で養殖マグロの個体数を自動カウントへ!!

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こんにちは、AIブロガーです

 

AIと養殖マグロの界隈では、AI(人工知能)による画像解析で養殖マグロの個体数を自動カウントを行う研究がスタートしていました。

 

今回の研究は、株式会社電通国際情報サービス(ISID)と双日株式会社(双日)および双日の子会社でマグロ養殖事業を展開する双日ツナファーム鷹島株式会社と共同で、AI(人口知能)のディープラーニングを活用した画像解析技術を用いて養殖マグロを自動カウントするシステムの共同実証実験を開始しました。

 

本実証実験は、2017 年 8 月 1 日より 10 月 31 日まで、双日ツナファームが運営する長崎県松浦市 の漁場において行われます。

 

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1. なんでマグロをAI(人口知能)が見る必要があるのか?

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今回の研究の重要な判断基準の1つとなるのが、養育個体数の把握です。

 

 

現在ではダイバーが水中撮影した動画を用 いて複数の作業員が長時間かけて目視でカウントしており、作業負荷軽減や正確性向上が課題となっていて、いわば人間の目でどうにか判断しているにすぎません。

 

 

生簀内の環境が刻々と変化する中で、給餌の量・方法・タイミング等の判断は経験則に基づく属人的なものとなっていて、自動化させることができないという問題も合わせて抱えています。

 

 

特に、視認性の低い海水中で移動する魚群の個体数把握に適した撮影環境の構築とディープラーニング(深層学習)とAIアルゴリズ ムの適用により、自動カウント化を可能とするシステムの実現を目指しています。

 

 

マグロを美味しく食べるためにAI(人工知能)が利用されているわけですから、期待大ですね。さらにうなぎやそれ以外の養殖種に対しても汎用的に利用可能な状況が作り出させることも合わせて検討されています。

 

 

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2. AIマグロ養殖実験の概要

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AIとマグロの養殖実験に関する概要は以下の通りです。

 

 

① マグロ養殖における撮影方法の最適化

現状行われているダイバーによる水中撮影では、撮影にかかる作業負荷が高い上に、天候や水の透明度、撮影位置等 の条件に映像の品質が大きく左右されます。

 

 

ディープラーニングによる画像解析の精度向上には、映像自体の品質を上げることも重要なポイントとなります。

 

 

本実証実験では、高性能水中カメラや水中ドローン等の最新機材を用いて撮影作 業をリモート化するとともに、生簀の配置調整やバックスクリーンの設置など撮影環境の最適化を図り、解析に適した映 像を自動で撮影できる仕組みを構築します。

 

 

② 個体数把握に適したディープラーニングアルゴリズムの適用

本実証実験では、画像の「どこに」「何が」写っているかをリアルタイムかつ高精度に推測する一般物体検出のためのデ ィープラーニング・アルゴリズムと従来の画像認識技術を組み合わせたプロトタイプシステムを開発します。

 

 

マグロを認識 させるための学習データを整備した上で、視認性の高い場所にフォーカスした映像の抽出や、連続したフレームに出現 する個体を同一個体とみなすといった独自のデータ処理を行うことで、海水中を高速で泳ぐマグロを正確にカウントする システムの構築を目指します。

 

 

なお、このプロトタイプシステム開発は、解析アルゴリズム開発に強みを持つベンチャー 企業である株式会社アラヤの技術協力を得て実施します。

 

 

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3. AI自動カウントは、従来と何が違うのか?

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端的に言えば、面で捉えていた状況から、点で捉えるようになったことです。

 

 

AI(人工知能)がマグロに対する理解を深めていけば、さらに美味しい養殖マグロを食べることができるような気がします。嬉しい。

 

 

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