月を観察するロボットが渡り鳥の夜間の行動を解明

鳥は夜何をしているのでしょうか? これは何百年もの間、科学者を悩ませてきた単純な疑問でした。鳥は水中に潜ったり、泥の中に潜ったりする、という突飛な説もありました。19 世紀には、アフリカの槍が首に刺さったドイツ産コウノトリが発見され、鳥が実際に渡りをする証拠が示されました。そして 1881 年、ある科学者が望遠鏡を月に向けて、夜間に飛ぶ渡り鳥を観察しました。

鳥の月観察は、いまだニッチな科学の域を出なかった。これは天文学における太陽系外惑星のシルエットが恒星の前を通過するときに測定されるトランジット法に似た仕組みだ。鳥類学者のジョージ・ローリーは 1950 年代にこれを数値化し始め、これらの月観察から全国的なデータを収集する大規模なキャンペーンを組織した。夕暮れから夜明けまで、ローリーのチームは満月を見上げて、見た鳥の進路や飛行方向、数をマークした。当時の技術は比較的未熟だったため、彼らは月面を円形の時計の文字盤と関連づけ、鳥が月面に入ってきた、または出た「時刻」（場所を示す）をマークした。

「私たちがやろうとしているのは、この小さなロボットを使ってそれを自動化することです」とオクラホマ大学の研究員、ウェズリー・ハニーカット氏は言う。「なぜなら、ローリー氏の技術は便利ではあるが、痛みを伴うからです。私はここ数年、月をじっと見つめてきました。」

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ハニーカット氏が言及しているのは、オクラホマ大学の彼とチームが開発した LunAero です。LunAero のハードウェア コンポーネントには、ビデオを録画するカメラ、小型コンピューター、スポッティング スコープ、電動マウントが含まれます。LunAero は、シンプルなコンピューター ビジョン技術を使用して、月を常に焦点に合わせ、月とともに移動します。受動的な観察者では見逃してしまうような鳥を捉えることができます。バードウォッチャーや鳥類学者が自分の望遠鏡を持ち込みたい場合、マウントにはさまざまな望遠鏡を取り付けることができます。

システムはビデオ録画に加えて、録画時間、フレーム数、カメラセンサー設定に関する情報を含むログファイルも生成します。チームは、LunAero から取得したビデオを分析できるソフトウェアの開発に取り組んでいます。しかし、現時点では、ビデオを収集した後、人間が鳥を含むフレームを手動で抽出し、飛行経路とパターン (低速か高速かなど) に注釈を付ける必要があります。最初のテストは、鳥の渡りのピークである 2018 年と 2019 年の 4 月と 5 月に実行されました。

研究者たちは、これまでに得たデータからすでに多くの情報を集めることができています。「状況や鳥の高度によって異なります。自分がどこにいて、どんな鳥が見られる可能性があるか想定すれば、属や種を特定できる鳥も確かにいます」と、オクラホマ大学の鳥類学者で助教授のエリ・ブリッジ氏は言います。「非常に特徴的な飛行パターンを持つ鳥もいます。ナイトホークが急降下するのを見ることができます。単に数を数えるだけでなく、非常に正確な飛行方向を知ることができます。風の漂流を視覚化できます。」

チームの目標は、この技術をレーダー航空生態学などの他の鳥類の渡りを追跡するツールの補助として使うことです。

「レーダー航空生態学は、渡り鳥が都市やねぐらからどのように飛び立つか、どのように流れ、高度がどのくらいかがわかるので面白いのですが、何を見ているのかはわかりません」とハニーカット氏は言う。「空のある一帯に水風船のような形をした塊があるのはわかりますが、それが何の鳥なのか、12羽の鳥なのか、トレンチコートを着た3匹の昆虫なのかはわかりません。実際に見る方法がなければ、本当のところはわかりません」

LunAero ユニットは、作業場にある材料と Amazon のモーターで誰でも作ることができます。部品のパターンと組み立て手順は公開されています。望遠鏡なしの LunAero コンポーネントのコストは約 150 ドルです。最も高価なコンポーネントは、システムに電力を供給する Raspberry Pi コンピューターです。「これらの非常に安価な機器の利点の 1 つは、一度に大量に配置できることです」と Honeycutt 氏は言います。「そして、これらの粗悪なセンサーをすべて隣り合わせに配置すると、最終的にはセンサーの臨界質量に達し、高品質の機器と​​同等のデータが生成され始めます。」

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ブリッジ氏とハニーカット氏は、2020年にHardwareX誌にLunAeroの技術に関する論文を発表した後も、ハードウェアのアップグレードを続け、バードウォッチャーに試用してもらうためにデバイスを送り続けている。

「理想としては、市民科学ツールになることです。まだそこまで到達したかどうかはわかりません。いくつかの厄介な問題がそれを困難にしています」とブリッジ氏は言う。天候が悪かったり、月が雲に覆われたりした場合は、夜通し装置を再設定する必要がある。観測は月の周期と連動しており、ルンエアロが収集できるデータは、月が半分以下になると急激に減少する。

「さまざまなスコープでカメラを安定して保持する方法については、常に小さな調整や段階的な改善が行われてきました」とハニーカット氏は指摘する。「ハードウェアのコンセプトに大きな飛躍はありませんが、潜在的なユーザーベースを拡大しているのは小さなことです。」

同グループは、ルンエアロで捉えられ、数値化される社会行動に関する最初のデータ論文を近々発表する予定だ。「鳥が単独で飛んでいるのか、群れをなして飛んでいるのか、時には編隊を組んで飛んでいるのか、時にはただの緩い群れなのかがわかります」とブリッジ氏は言う。「スポットライトや赤外線カメラ、あるいは鳥を直接観察できる他の手段がない限り、夜間にそれを見る方法はないと思います」

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データ分析は、広くデータ論文を公開する上での大きな障壁となっている。「基本的にフレームごとに繰り返し処理する必要があるため、データの収集よりも分析に少し時間がかかります」とブリッジ氏は言う。「現時点では、多数の人々からの多数のビデオを処理する手段がありません。」

機械学習などのツールが役に立つように思えるかもしれませんが、残念ながら、それはまだ不可能かもしれません。「ビデオを見ると、鳥の多くは 1 ピクセルです」とハニーカット氏は言います。「実際の鳥である 1 ピクセルを、鳥ではない 10,000 ピクセルと区別することは、機械学習技術ではまだ処理できないと思われる、重要な問題です。そのため、私たちはより計算集約的な、より単純なシステムを構築しています。」

現在、研究グループはこの装置の概念実証と初期データ論文の作成に取り組んでいる。しかし、5年後には、この装置が既存の一連の移行技術に独自のアドオンとして加わる可能性があると研究グループは考えている。

「鳥に追跡装置を取り付けたり、レーダーで見たりしても、鳥を直接観察することはできません。たとえ鳥が月を横切って飛んでいる最中であっても、鳥を直接観察できることは、ユニークなデータセットです」とオクラホマ大学の生物学教授、ジェフ・ケリー氏は言う。「それらのデータを、鳥がいつどこに飛んだかという情報を得る追跡データと統合することには常に価値がありますが、直接見ることはできません。」

鳥がなぜ、どのように渡りをするのかを理解するには、まだ多くの謎が残っています。鳥は一緒に飛ぶのか、別々に飛ぶのか、同じ風の条件に反応しているのか、同じ高度を飛んでいるのか？「これらの鳥が何に直面しているかを具体的に理解するのは困難です」とケリー氏は言います。「空中に建設するインフラや、鳥と建物の衝突、夜間の照明の問題について話し始めると、人々が何が起きているかを具体的に観察できるこのようなデータは、問題を把握する能力に大きな影響を与えます。」