北海道大学とソフトバンクがAI・IoTを活用し、チョウザメの異常を検知する実験を始める。病気のまん延、水流の停止などを検知できる体制を整え、全滅を防ぐ。});北海道大学とソフトバンクは2月13日、AIやIoTを活用し、養殖場のチョウザメの異常を検知する実験を始めると発表した。個体識別や行動分析を行い、病気などを検知する。チョウザメの精巧な3DCGモデルも作成し、動きのシミュレーションも行う。環境の変化を察知できる体制を整え、全滅を防ぐ。研究の流れ機械学習でチョウザメの個体を識別、行動を分析。異常行動の早期発見、病気のまん延防止、水流停止や餌の供給過多といった養殖場の異常を検知する。チョウザメの骨格、筋肉のスケッチや解剖写真を基に3DCGモデルも作成し、実際の個体や群れの動きなどをシミュレーションする。養殖方法を研究している北海道大学大学院の足立伸次教授と都木靖彰教授(水産科学研究院)、函館市に研究の活動拠点を持つソフトバンクが共同で実施。チョウザメの飼育、3DCGモデルの作成・シミュレーションを同大が行い、機械学習による個体識別や行動分析などをソフトバンクが行う。研究期間は2020年2月1日〜23年1月31日までの3年間。チョウザメの養殖は卵を産むまでに6年以上、オス・メスを判別できるまでに2〜3年かかる上、環境の変化によっては全滅する──という課題がある。そのため飼育員が長時間監視する必要があり、負担になっていた。マグロの検品業務に使用したところ、判定結果の約85%が職人と一致した。高評価と判断したマグロをすし屋に出品した結果、客の約89%から高評価を得た。日本マイクロソフトらが、画像解析や機械学習を使って「養殖の稚魚選別」を効率化する実証実験を始めている。今後は選別作業自体を自動化する考え。AIが魚を判別するアプリ「フィッシュ」はこうして生まれたAI(人工知能)技術を活用し、写真から魚の種類を判別するスマートフォンアプリ「フィッシュ」が登場した。釣り人から集めた約300万点の写真をAIに学習させるために、写真1枚1枚に人力でタグを付けたという。「気が遠くなる作業だったのでは?」——開発スタッフに聞いてみたところ......。約300万点の写真を人力でタグ付けて学習AIが魚の種類を判別するスマートフォンアプリ「フィッシュ」が登場。魚の画像を読み込ませると、名称や科目などを表示してくれる。LENS」アプリを、宮古島のダイビングで試してみた。水中での使い心地は——。広告に関するお問い合わせメールマガジンSpecialインデックスRSSfacebooktwitter利用規約ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。