大阪大学と名古屋大学は，野生動物に取り付けておくだけで，その希少な行動を低消費電力に自動発見し、映像撮影するバイオロギングデバイスを世界で初めて開発し，野生の海鳥の効率的な飛行や採餌に関わるであろう希少行動を自動的に撮影した（ニュースリリース）。

バイオロギングでは，動物に装着した小型センサロガーを用いて，研究者が目視観測できない世界を観測することができる。しかし，小型動物に装着するロガーは重量の制約があり，大型のバッテリを搭載できないため，発生頻度の低い行動を発見して映像撮影することは困難だった。

これまで研究グループは，人工知能を搭載したバイオロギングデバイスを開発してきたが，撮影対象の行動を研究者があらかじめ指定する必要があった。

今回，研究グループは，消費電力の小さいセンサで動物の希少行動を自動で発見して撮影する人工知能を搭載したバイオロギングデバイスを開発した。

具体的には，バイオロギングデバイス上の加速度センサなどの低消費電力なセンサを用いて，デバイス上でリアルタイムに異常検知を行なうことで，研究者による事前の指定無しに希少な行動を自動で発見し，撮影することを可能とした。

発生頻度の低い異常とみなされる行動には，未だ知られていない動物の生態が隠されている可能性が高く，動物にデバイスを取り付けておくだけで，そのような行動を人工知能が自動的に発見して録画してくれる。

バッテリの制約がある小型ロガーでは，搭載されるマイコンの性能も限られる。そのため，メモリの少ないマイコン上で動作する異常検知手法を開発した。提案手法では，あらかじめ高性能なコンピュータでメモリ使用量の大きい異常検知モデルを構築したあと，その挙動を模倣するメモリ使用量の小さい異常検知モデルを知識蒸留という手法を用いて構築した。

海鳥の希少行動を捉える実験では，飛行開始直後に頭を激しく振って体に付着した水分等を除くことで以降の飛行効率を向上させる行動および，海中の様子を何度も伺ってから効率的に魚を捕らえる行動の映像が初めて捉えた。

この研究成果の特徴的な点は，研究者の前知識などを必要とせず，動物にバイオロギングデバイスを装着するだけで，新しい行動が含まれている可能性の高い映像を自動撮影できるところにある。

研究グループは，今後は長期観測が困難な海洋生物や人里に出没する野生動物にこの成果を適用することを予定している。またこの成果は動物の新しい生態の解明に役立つだけでなく，野生動物との共存や伝染病を媒介する動物と人間社会との関係の解明などにも有効だとしている。