도쿄이과대학, 가나자와대학, 가나가와대학의 공동연구그룹은, 게의 수컷과 암컷의 판정을 갑라의 화상으로부터 심층 학습을 이용해 밝혔다.
홋카이도에서는 게의 어획은 엄격하게 제한되고, 특히, 암컷의 포획은 연구 목적으로 허가를 얻지 않으면 전면 금지가 되고 있다.사슴의 암컷은 외모로 판별되면 포획이 쉽고, 암컷의 남획 방지에도 중요하다.암컷 판정은 생식기의 형태가 다르기 때문에 복측으로부터 육안으로 용이하게 판별할 수 있지만, 포획시는 갑라측을 위로 하는 것이 많아, 육안으로의 암컷 판정은 곤란하다.그러나 어부는 등을 보고 판별이 간단하다고 말한다.
따라서, 이번 연구에서는 심층 학습을 이용하여 부상 갑각측의 화상 및 복측의 화상으로부터 암컷 판정을 행하였다.홋카이도 장만부에서 포획된 남성 60마리, 여성 60마리의 사진 이미지에 심층 학습(설명 가능 AI)을 적용했다.심층 학습 알고리즘은 AlexNet, VGG-16, ResNet-50의 신경망을 사용했다.
그 결과, VGG-16의 정답률이 가장 높았다.판단 근거로 영향을 주는 부분을 나타내는 히트맵※은 복부측에서 성기의 형태 근처에서 강하게 나타났다.수컷의 히트 맵에서는 갑의 바닥이 강조되었지만, 암의 히트 맵에서는 갑의 상부가 강조되고 있었다.심층 학습 알고리즘에 근거한 등뼈 측의 이미지 인식은 인간의 눈 검사보다 정확한 성별 식별을 가능하게 했다.
사슴은 중요한 수산 자원이며, 그 보호를 위해 심층 학습에 의한 암컷 판별이 가능하다는 것은 중요한 지견이며, 효율적인 축양 기술의 개발에도 도움이 된다.게다가 본 성과인 심층 학습의 알고리즘은 타종의 게에도 적용할 수 있어 게의 암컷 판별의 효율적인 방법의 확립에 기여할 수 있다고 하고 있다.
※편주：데이터의 강약을 색으로 가시화하는 해석 툴
