チームはヒグマ保護活動にラズベリーパイを活用することを目指す

動物の個体群監視には膨大な労力がかかるため、多くの研究者が、保全活動におけるこの重要な側面の負担を軽減するためにテクノロジーを活用しています。Armのプリンシパルエンジニアであるエド・ミル氏は、ヒグマの監視と保全を支援する研究チームを率いています。彼らは、この美しい動物を追跡できるAIベースのシステム「BearID」を開発し、 Raspberry Piをこのシステムに統合する計画を進めています。

このプロジェクトは、これらの巨大な動物たちが頻繁に移動する地域に遠隔カメラを設置することに特化しています。設置されたシステムは機械学習を用いてクマの顔をリアルタイムで識別し、クマが検知されたことを確実に把握します。これにより、研究者はクマの自然な移動を妨げることなく、遠くから安全にクマを監視できるようになります。

チームは最近、ブログ投稿でRaspberry Piに関する詳細を公開し、BearIDの大部分がMicrosoft Azureベースのクラウドサービスとして運用されていることを説明しています。現場ではArmベースのプラットフォームを利用しており、将来的にはRaspberry Pi 4 Model Bをこのプラットフォームに導入したいと考えています。

BearIDチームは、GitHubでコードを公開しています。GitHubでは、BearIDの仕組みや使用しているツールに関する詳細情報をすべて確認できます。彼らが主に利用しているシステムの一つはDlibです。これは、クマの識別と追跡に役立つ便利な機械学習アルゴリズムが満載のC++ツールキットです。コードの多くはPythonベースです。

このプロジェクトについてもっと詳しく知りたい方は、公式ウェブサイトbearresearch.orgをご覧ください。プロジェクトの舞台裏の様子だけでなく、野生のクマのクールな写真もご覧いただけます。マイクロエレクトロニクスを使った作品をお探しの方は、Raspberry Piを使ったおすすめプロジェクト一覧もぜひご覧ください。