研究テーマ「Can Gio森林での鳥の種をAIで認識する:生物多様性の保全と持続可能な観光開発」は、西部の若い講師、学生グループによって実施され、先月6月に開催された全国科学会議「グローバル化の状況における持続可能な開発に関連するグリーン観光」で優秀な成績を収めました。
チームには3人がいます。これには、Master Huynh Ngoc Thai Anh、Master Trang Thanh Tri（情報技術および通信学校の講師、Can Tho University）を含む。学生Huynh Ngoc Duc Anh（Western Construction University）。
Bao Lao Dongとのインタビューで、タイ・アイン修士(研究グループの代表)は、彼は環境とコミュニティの問題に対する情報技術の応用ソリューションを見つけるアイデアをよく持っていると述べました。彼は特に、ベトナム初の鳥類の多様性と特徴を持つ場所の1つである塩害林カンチャイ(ホーチミン市)に関心を持っています。
希少な鳥類が、生活環境の汚染、気候変動、森林伐採など、多くの課題、脅威に直面していることに気づき、グループは研究テーマの実施とカンガイ塩害林での場所選定に着手しました。
「Inception、ResNet、EfficientNet、MobileNetなどの高度なモデルを使用して、eBird.orgからの統計画像データを分析して、Can Gio塩害山の鳥の画像をリアルタイムで特定、識別し、観光客や研究者を支援するための即時データを提供します」とタイ・アイン氏は述べています。
最初のプロセスは、76種の鳥の113 693枚の画像データを収集することです。それによって、画像データを処理、サイズ変更、標準化、および画像データの強化を行います。鳥の識別モデルのトレーニングを実施します。モデルのパフォーマンスを評価し、パラメータを調整して精度を向上させます。その後、観光と研究を支援するためにモバイルデバイス上のリアルタイム識別システムの提案を展開します。
4ヶ月の調査の結果、MobileNetV3は訓練精度が最大87.78%、テスト74.43%、EfficientNetB0は訓練精度が83.3%、テストが83.30%と最高のパフォーマンスを達成したことがわかりました。
「それによると、持続可能な生態観光の保全と開発におけるAIの非常に大きな可能性を認識できます。具体的には、MobileNetV3とEfficientNetB0は、鳥の識別システムを構築するための最良の2つのモデルです」とタイ・アイン修士は語りました。
「現在、コアテクノロジーである識別技術は完了しています。私たちは、最初のアプリケーションのテストバージョンを作成するために、キャンパスの生物圏保護区と連携できることを望んでいます。その後、学生の研究テーマと連携して、識別システムを完成させ、識別モデル製品を作成できます」とタイ・アイン氏は述べました。
今後、画像認識システムは、モバイルアプリケーションや環境監視システムで展開され、生物多様性の監視と保全に大きく貢献し、持続可能なエコツーリズムの開発に貢献します。
