ロボットが海洋生物の生態解明にも一役買いそうだ。東京大学生産技術研究所の巻俊宏准教授らは、ウミガメを自動追跡する水中ロボット（ＡＵＶ）を開発した。ソナー画像を人工知能（ＡＩ）技術で解析してウミガメを認識させる。人工海水池で飼育ウミガメの追跡性能を確認した。ロボットが海洋生物を追いかけてデータを集めることが可能になる。従来の調査は生き物を捕まえてセンサーを付けて放つため、センサーの選択肢が限られていた。



　水中ロボは視野角が左右に１３０度、上下に２０度のソナーで前方を撮影する。このソナー画像をＡＩ処理してウミガメを検出すると、方向などを算出して４メートルの距離を保つように追跡する。

　神戸空港島西緑地の人工海水池に飼育されたウミガメを放ち、急旋回されても追跡できることを確かめた。実験では約２７０秒間、５×８メートルの範囲を追いかけた。

　ソナーは白黒の濃淡のある粗い画像として得られる。ウミガメ検出にはリアルタイムで動く一般物体認識ＡＩ「ＹＯＬＯ」を採用した。ＹＯＬＯの学習済みモデルに通常のフルカラー画像データを学習させ、さらにウミガメのソナー画像を再学習させた。

　認識性能の高いフルカラーの学習済みモデルを転用することで、ソナー画像のデータの少なさを補った。認識精度は８８％と、認識ノイズを除去すれば実用上問題ない。

　ロボで海洋生物を自動追跡できると大型センサーを複数投入できるようになる。ＤＮＡセンサーや嗅覚センサーなどと映像を同期して記録するなど調査の幅が広がる。

　従来はストレスにならないように小型のセンサーを、捕獲した生き物に付ける調査が多かった。