夜の静寂が翼の反響だけに破られる英国の古い森で、科学者たちは初めて何百万匹ものコウモリの声を聞いた——それには人工知能の助けもあった。3年間で、全国の310の森林地帯において98百万件のエコーロケーション信号が記録された。AIなしでこれほどの量のデータを処理すれば、30年以上かかっただろう。
コウモリ保護基金と英国森林局がユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの支援を受けて実施したこの研究は、国内の森林における翼手類の最大規模の音響調査となった。ポールに設置された装置が9734夜の間、2021年から2024年まで音を記録し、217テラバイトの録音を作成した。オープンなAIアルゴリズムにより、種を識別できるだけでなく、全国レベルでの傾向も明らかにすることができた。
特に重要だったのは希少種の発見である。レッドリスト掲載種のヒナコウモリ（Barbastella barbastellus）とハイイロウサンが南西部の諸州——サマセット、デヴォン、コーンウォール、ドーセット——で確認された。まさにここに、古い森に潜むこれらの隠れ住まいの活動の「ホットスポット」が集中していた。この調査は、識別が難しい1種を除く、英国の翼手類のほぼすべての種を網羅した。
こうしたデータは、コウモリの生活における森林の役割についての見方を変える。ホオヒゲコウモリとヒメホオヒゲコウモリの活動は西部でより高く、広葉樹林は全体としてより好まれることがわかった。キクガシラコウモリやウサギコウモリを含む7種の希少種にとって、これは既知の生息地以外での今のところ唯一の全国調査である。
科学者たちは強調する。AIは単に作業を加速させただけでなく、根本的に新しい規模のモニタリングを切り開いたのだ。「人工知能は野生生物の観察の可能性を根本から変えました」とUCLのケイト・ジョーンズは指摘する。このプロジェクトは「善のためのAIに関する良い話」——壊れやすい生態系をどこでどのように保全すべきかを理解する助けとなる技術——と呼ばれている。
この結果は、希少種にとって古い森がいかに貴重であり、個体群の変化をいち早く察知するためにこうした観察を続けることがいかに重要であるかを示している。
