このスタートアップはAIを活用してアライグマの侵入を防いだ

目覚めたらリビングルームのカーペットの上にアライグマがいた、という経験がないなら、これは避けたほうが良いサプライズだと私の経験から言わせてください。

解決策の 1 つは、ストロボ ライト、公共ラジオ、AI を組み合わせることであることが判明しました。

9月に、私はシアトルの自宅の裏ポーチから、この狡猾な夜行性の生き物の1匹がマイクロチップを検知する猫用ドアをこじ開けて家の中に侵入する様子を映したストーリーとリングビデオを投稿しました。

アライグマはキャットフードを全部平らげ、私が目を覚まして何の騒ぎか見ようと立ち上がると、私をひどく怖がらせました。私は大声で叫んだので、アライグマはキャットドアから逃げ出しました。

その後数日、我が家のエサの宝庫についての噂は、近所のアライグマたちに広まりました。あるアライグマは、私が猫用ドアに設定した「侵入者モード」をすり抜けるほどの素早さで、マイクロチップが埋め込まれていない物体がドアに侵入しようとすると両側をロックする仕組みでした。（幸いにも、このアライグマは中に入りませんでした。）

記事の最後に、読者の皆さんに技術的な解決策を考えてほしいと呼びかけました。私の多彩な経験をGeekWireの記事にまとめようという試みとしては、少し無理が​​あったかもしれません。しかし、シアトルを拠点とする人工知能スタートアップが私の申し出を受け入れ、比較的少ない労力で問題を解決してくれました。

ペットドアを監視するために AI が利用されるのは今回が初めてではないが、このアプローチの有効性は、一部のスタートアップ企業が AI の開発と現実世界の問題への適用においてどれほど進歩しているかを示している。

原文記事の公開後に連絡を取った企業は、2020年にAmazonのシニアプリンシパルエンジニアだったCTOのレオ・ディラック氏と、Microsoftの元プリンシパルアーキテクトで自家醸造スタートアップPicobrewの共同創設者兼CTOを務めたCEOのアヴィ・ガイガー氏によって共同設立されたGroundlightだ。

昨年シード資金として1,000万ドルを調達したGroundlightは、Madrona Venture Group、Greycroft Partners、Founders' Co-op、Flying Fish、Ascend、Essence VCなどの投資家の支援を受けている。

同社のテクノロジーは、Groundlight Hub と呼ばれる小型デバイスを使用して、コンピューター ビジョンと人間によるレビューを組み合わせ、産業および商業環境での AI モデルのトレーニングと画像認識を実現します。

このアイデアは、企業が高価で高性能なハードウェアや広範な機械学習の専門知識を必要とせずに、特定のニーズに合わせたコンピューター ビジョン システムを簡単に構築および導入できるようにすることです。

可能性は基本的に無限です。例えば、Groundlightのテクノロジーを活用することで、産業機械の異常を特定したり、漏れを検知したり、棚の在庫状況を監視したり、倉庫の通路が空いているか確認したり、駐車場の空きスペース数を数えたり、ゴミ収集日にゴミ箱が塞がれていないか確認したりといったことが実現できます。

アライグマの検出？典型的な使用例ではありませんが、間違いなく可能です。

少なくとも、私の記事が掲載された後、グラウンドライトのプロダクトマーケティングマネージャー、ジュリア・ゴールがメールで提案してくれたアイデアはそうでした。彼女は猫好きの家族で育ったので、母親がこの記事を彼女に紹介してくれたそうです。コンセプトは、コンピュータービジョンモデルを訓練して、猫とアライグマを区別できるようにするというものでした。

最初の電話とGroundlightの創設者からのアドバイスの後、彼女とGroundlightのソフトウェアエンジニアであるブランドン・ワダが10月下旬に私の家を訪れ、システムのセットアップを行いました。彼はキッチンカウンターにオレンジ色の小さなデバイス「Groundlight Hub」を設置し、裏庭のポーチに設置したカメラとワイヤレスで接続し、猫の出入り口に向けて設置しました。

AIに「アライグマはいますか？」という簡単な質問が与えられました。

Groundlightのアプローチは、単純な「はい」か「いいえ」ではなく、信頼度スコアに基づいています。「はい」の回答に対する信頼度が事前に設定された閾値（この場合は90%）を超えた場合、システムはスマートプラグを起動するように設定されました。

当初の仮説は、点滅するライトでアライグマを追い払うのに十分かもしれないというものでした。そこでGroundlightが考案した解決策は、スマートプラグに差し込み、猫のドアに向けて設置したライトボックスでした。テスト中に消灯後、1分以上も目に映るほど明るいストロボ効果がありました。

もちろん、重要なのは、このストロボライトを猫ではなくアライグマに照射することです。最初は少し心配でした。うちの猫、スナグルズとエミリーは白、灰色、黒の毛並みで、寒いときや怖がっているときは尻尾がふさふさになるからです。これは誤認の原因になりそうでした。

誤検知による悪影響は壊滅的なものにはならないものの、特に2人のうち臆病なエミリーにとっては喜ばしいものではないため、Groundlightのアプローチを信頼するには思い切った決断が必要だった。

当初、トレーニング期間中、システムはアライグマの存在を確認するために人間によるレビューを組み込んでいました。この迅速な人間参加型プロセスは、Groundlightのグローバルなレビュー担当者ネットワークを通じて24時間365日利用可能であり、同社の秘密のソースの大きな部分を占めています。

設置後の数日間、アライグマが現れたとき、AI は当初、スイッチを起動するために設定された高いしきい値を超えるほど自信がありませんでした。

しかし、日が経ちシステムがより多くのデータを集めるにつれて、最終的には十分な自信を持ってアライグマを自分で識別し、スマートプラグを作動させて明るい点滅ライトを点灯させることを学習しました。

(ここで、アライグマ実装の Groundlight ダッシュボードを参照してください。)

11月8日の午前6時少し前、アライグマが裏口にやって来ました。数秒後、明るい光が高速で点滅し、裏庭のポーチをストロボのような奇妙な光で照らし出しました。アライグマは全く動じることなく、光をじっと見つめてから、何気なく立ち去っていきました。もし肩をすくめることができたなら、そうしていたでしょう。

なるほど、明るいライトだけでは足りないんですね。さらにブレインストーミングを重ねた結果、Groundlightチームは新しいアイデアを思いつき、点滅ライトに加えて安価なラジオを送ってくれました。

私は、音楽よりも人間の声の方がアライグマを怖がらせる可能性が高いという理論のもと、KUOW公共ラジオに合わせ、スマートプラグがオンになるたびに最大音量で鳴るように設定した。

11月20日午前0時56分、AI、ストロボライト、そしてBBCワールドサービスの連携が功を奏しました。アライグマを認識し、無線とライトが作動したのです。私たちのカメラは、何が起こったのか全く理解していない様子で、ポーチから逃げ出すアライグマの姿を捉えていました。

「成功しました!!」と、Groundlight チームに送ったメールには書かれていました。その時点で、チームには約 50 件のメッセージが届いていました。

それが偶然ではなかったことを証明するように、このシステムはそれ以来何度も機能し、アライグマを追い払ってきました。さらに素晴らしいことに、AIは猫をアライグマと誤認したり、ライトを点滅させたりしたことは一度もありません。

私は冗談で、グラウンドライトのチームに、私のアライグマ問題の解決は、彼らのキャリアにおけるエンジニアリングの功績の中でどのあたりに位置づけられるのか尋ねました。同社のCEO兼共同創業者であるガイガー氏は、コンピュータービジョンの民主化という同社の戦略を明確に証明するものであるため、実際には比較的上位に位置づけられると答えました。

私の比較的些細な問題（全体の流れからすると）は、通常であればカスタムモデルの作成に必要な投資を正当化するものではありません。しかし、同社のプラットフォームは柔軟性が高く、高度な機械学習の専門知識や高価なハードウェアを必要とせず、様々な状況に容易に適用できます。

「これは大きな成果だ」とガイガー氏は語った。

これは、最大の課題がアライグマを特定することではなく (AI は 1 週間ほどでその問題を完全に解決しました)、アライグマを追い払う最善の方法を考え出すことであったという事実からも明らかです。

Groundlight の研究者とエンジニアによる 2 つの論文が Neural Information Processing Systems (NeurIPS) カンファレンスのワークショップに採択されました。1 つは「予算内での視覚分類器の微調整」に関するもので、もう 1 つは人間の判断を機械学習モデルに統合することに関する未発表の論文です。

現在、Groundlightのソリューションを実装するには、Python SDKを使用し、最小限のコードを書くだけでアプリケーションを構築する必要があります。しかし、Groundlightが現在開発中のプロジェクトの一つに、技術に詳しくないユーザーでもコードを書かずにコンピュータービジョンソリューションを設定・導入できるセルフサービスツールがあります。

「これは完全にノーコードのソリューションになります。カメラを探して、質問し、どのような種類のアラートや条件を設定するかを設定するだけで、技術的な専門知識がほとんどなくても誰でも実行できます」と、同社の共同創業者兼CTOであるディラック氏は説明した。

私の場合、シアトルのアライグマたちには申し訳ないが、AI が私のポーチを見張ってくれていることを知って、すでに少し安心して眠れるようになっている。