デジタル自動識別システム

デジタル自動識別システム(DAISY) は、非専門家 (例:分類学者) による無脊椎動物 (例: 昆虫) の迅速なスクリーニングに最適化された自動種識別システムです。

これは、1990年代半ばにマーク・オニール博士によって開発されました。開発は、 1997年のダーウィン・イニシアティブ^[1]とBBSRC ^[2]からの資金提供によってサポートされました。知的所有権は、助成金によるダーウィン・プロジェクトの終了時の2000年2月^[3]に、オニールの会社であるTumbling Dice Ltdによって取得されました。このシステムはさらなる開発を経て、Webアクセスが可能で、数百の分類群を含むグループ（スズメガなど）にほぼリアルタイムで対応できるサンプルが作成されました。中〜ハイエンドのPCサーバーハードウェア（ブレードサーバーなど）では、300の分類群のグループを1秒未満で識別できます。重要なDAISY分類子コードを並列化すると（特注のFPGAテクノロジーまたはCUDAなどの汎用GPUプログラミングテクノロジーを使用）、パフォーマンスが桁違いに向上します。これは、DAISY を展開して、何千もの分類群 (例えば、ハエ)を含むグループ内でリアルタイムの識別を行うことができることを意味します。

^{DAISYはオニール[4]}らによるいくつかの研究プロジェクトで使用され、科学テレビや雑誌の記事でも取り上げられてきました。このプロジェクトは、最近サイエンス誌の記事でも取り上げられました。^[5]

2011 年、数百の分類群に拡張可能な最初の DAISY インストールがロンドンの自然史博物館に設置されました。このサーバーは、 VNCとWeb サービスベースの両方のインターフェイスを提供し、 CUDA を使用してプログラムされたNVIDIA GPUに計算集約型のパターン マッチング操作をオフロードすることができました。このインストールでは、複数のユーザー環境で 300 を超える分類群のデータセットから 1 秒未満で種の識別を行うことができました。

最近では、 Innovate UKの資金援助を受けて、DAISY は石油・ガス部門の上流活動、特に生物層序学のニーズを満たすために大幅に改良されました。その結果生まれたシステム、GeoDAISY は、大きな技術的進歩を表しています。このシステムは、ディープラーニング、知識のカプセル化、パターンベースのデータマイニング、(画像ベースの) コンテンツ検索が可能で、スマートデータキャッシングとOpenMPの組み合わせを使用して、市販のハードウェア上で何百万ものパターンからなるトレーニングセットを効率的に処理できます。GeoDAISY の詳細と開発の根拠については、Tumbling Dice LinkedIn ページのホワイトペーパーでご覧いただけます。

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  DAISYを使用して分類された画像の例を示します

• リーフスナップ^[6]
• フランツェン^[7]
• プラントネット^[8]
• 植物（ソフトウェア）^[9]
• プランティファイアー^[10]
• ネイチャーゲート^[11]

• 公式サイト
• 自然史博物館のDAISYページ