世界中の近代的な動物園や水族館は、動物の飼育、種の保全、一般市民への教育などの専門知識 を提供することで、ユニークな機会を提供し、近代的な保全と科学的研究のための強力な基盤 を形成しています。これらの施設と密接に協力し、彼らが生み出すデータや洞察を活用することで、GAIAイニシアチブは、生息域内と生息域外の保全努力のギャップを埋めることを目的としています。人間の管理下にある動物は、種の生物学、行動、環境変化への反応を理解するための貴重なモデルとして役立つ。さらに、動物園の管理された条件下では、野生に配備する前に、より予測可能で利用しやすい環境下で、動物を媒介としたセンサーやAIシステムなどの先進技術を開発・試験することができる。

このビルディング・ブロックの主な重点分野は以下の通り：

• センサーデータのAIパイプライン開発のための参照データとトレーニングデータの生成。大きな鳥小屋で飼育されているハゲワシにタグを配備し、同時に彼らの行動を再コード化することで、AIのトレーニングのためのペアデータセットを作成することができた。 トレーニングされたAIを使えば、摂食などの関連行動を検出するために動物を観察する必要はなくなる。AIはセンサーデータから非常に確実に行動を予測することができ、対象動物の生涯を通じての行動に関する洞察を与えてくれる。
• 教育と市民参加：ベルリン動物園では、GAIAの研究成果を教育プログラムに組み込み、生物多様性の保全と技術革新に対する市民の意識と参加を促進するため、メディア対応と広報活動に協力している。来園者は、最先端のツールや野生動物保護に与える影響を知ることができる。

個々の動物への影響を最小限にとどめ、必要最小限にとどめることは、GAIAイニシアチブの重要な目標である。ライオンとハゲワシの両方について、ベルリン動物園とベルリン・ティアパークで（ドイツの動物実験と動物福祉のシステム内で）大規模なテストが行われた。動物園の動物と野生動物の両方について、獣医学の専門家によって開発され、テストされた技術は、安全で、厳密な動物福祉への配慮に適合していると考えられている。さらに、GAIA内でも他の研究グループでも、それぞれの種のタグ付けや首輪の効果に関する長期的な経験やデータがある。例えば、ハゲワシにタグを付けても、鳥の幸福、健康、繁殖に有害な影響を与えないことが証明されている。ハゲワシはタグをつけたまま何年も生き、同じような動きや採餌行動をとり、子孫を残すことがわかった。

GAIAとベルリン動物園のパートナーシップは、GBFのターゲット21「生物多様性行動の指針となる知識を確実に入手・利用できるようにする」という意味において、イニシアティブのコミュニケーションと知識移転の目的も強調している。この分野の活動は、生物多様性保全や技術革新に対する意識を高めるために広く一般市民を対象とするだけでなく、国内および国際レベルの政治的意思決定者をも対象としている。GAIAは、例えばドイツやナミビアの政治的利害関係者との協議や、ベルギーのブルージュで開催されたIUCN地域保全フォーラム2024への参加に積極的に取り組んでいる。

環境変化研究で注目される関連する生態学的プロセスや事件は、通常、地上の通信インフラが届かない遠隔地で発生する。このような地域で動物タグを使って現場で作成されたデータは、多くの場合、数日から数週間の遅れでしか送信できない。この遅延を克服し、早期警戒システムに遅延が生じないようにするため、GAIAは、低軌道（LEO）で動作する超小型衛星と同様に、タグ用の衛星通信モジュールを開発する：収集したデータと情報を送信ノードからLEO衛星（低軌道）に直接送信できるようにするため、高性能衛星IoT無線モジュールが新しいタグに統合される。これにより、抽出されたデータの即時、安全かつエネルギー効率の高い伝送が保証される。この通信システムは、地上のmioty®技術に基づいており、プロジェクトのためにLバンドやSバンドといった衛星の典型的な周波数帯域に適合させる予定である。IoT分野で使用されることもある一般的な通信プロトコルは、通常、小さなパケットサイズ向けに設計されている。そのため、mioty®システムのさらなる開発では、データ・レートとメッセージ・サイズを向上させ、画像伝送などのアプリケーション・シナリオを可能にすることも目指す。

衛星IoTシステムは、遅延のない通信、ひいては早期警報システムの鍵となる。GBFの目標4「絶滅を食い止め、遺伝的多様性を保護し、人間と野生動物の対立を管理する」を達成する上で、GAIAシステムに大きく貢献する。

環境変化に対するハイテク早期警報システムを開発し実用化するというGAIAイニシアチブの目標を達成するためには、新世代の動物タグが重要な要素となる。GAIAチームは、カメラと画像処理を備えた最低消費電力のセンサー技術による小型化動物タグのハードウェアとソフトウェアの開発に取り組んでいる。このタグはエネルギー自律型であり、ハゲワシの解剖学的構造に最適に適応し、行動検出や画像認識のためのオンボード人工知能、衛星ベースのIoT通信システムなど、開発中のさらなる技術的特徴の基礎となる。

さらにGAIAは、分散型人工知能とマイクロプロセッサーのネットワーク、つまり群れのように行動する動物タグのコンセプトを開発している。自然の群知能に類似して、GAIA構想はマイクロプロセッサーのアドホック・ネットワークにデジタル群知能をマッピングしている。このような自発的に形成されるネットワークは、大量のデータを分散してセンサーベースで分析するための基礎となる。この経路をたどれば、例えば、摂食イベント中に同じ場所に存在するハゲタカのタグがリンクし、人工知能分析やデータ送信などのタスクを共有することが可能になる。

生態学的研究だけでなくGAIAのユースケースにおいても、人里離れた原生地域で長期間にわたって異なる動物種の行動を確実かつ正確に認識する必要がある。そのためにGAIAの科学者たちは、GPSと加速度データから行動分類を実行し、たとえば動物タグを装着したシロハゲワシが任意の時間と場所で何をしているかを正確に教えてくれる人工知能（AI）を開発し、訓練してきた。このAIは最終的にはGAIAの動物タグ上で直接動作し、センサーデータから行動情報を生成する。第二段階として、科学者たちはこうして分類された行動をタグからのGPSデータと組み合わせた。空間的クラスタリングのアルゴリズムを使って、特定の行動がより頻繁に起こる場所を特定した。このようにして、ハゲワシが餌を食べる場所を空間的・時間的に細かく分解した。最後になったが、GAIAは新しいタグシステムの内蔵カメラで撮影された写真を分析する画像認識AIを開発している。これらのアルゴリズムはすべてタグ上で直接実行され、効率的な組み込みデータ処理を行うことができる。これはまた、画像認識AIに非常に特別な要求を課すもので、特に控えめで少量のデータで動作しなければならない。このためGAIAチームは、スパースAIに適した戦略とモデルを開発している。

この斬新な死骸検出パイプラインは、種の絶滅を食い止め、人間と野生動物の衝突を管理する上で重要な資産であり、したがってGBFのターゲット4に合致している。このパイプラインは、ハゲタカの死、あるいはハゲタカが餌としている動物の死を迅速に検出することを可能にする。どちらのシナリオも種の絶滅を食い止めることに関連している：死骸への毒殺は、多くのハゲワシ種の個体数減少に大きく寄与している。ハゲワシは餌を探す際に社会的戦略を用いるため、毒を盛られた死骸ひとつで数百羽が死ぬこともある。GAIAイニシアチブの科学者たちは、ハゲワシにタグを付けることで死亡を早期に発見し、死骸を除去できることを示した。ハゲワシにタグを付け、ここで説明したAIパイプラインを使用することで、さらなる死亡を大幅に減らすことができる。第二に、絶滅の危機に瀕している種の密猟事件を早期に発見することで、密猟を現地で完全に阻止し、絶滅との闘いに大きく貢献することができる。

人工衛星や航空機は、遠くから環境データを収集し、気候や生態系をよりよく理解するために重要な役割を果たしている。リモートセンシングは、航空機、気球、人工衛星から実施されることが多く、広域や遠隔地を長期間にわたって監視することができる。こうした「空の目」は、陸上での観測を補完する貴重な存在であり、海流や気流、土地被覆の変化、気候変動の理解に役立っている。しかし動物もまた、並外れた感覚と生息地の変化を感知するユニークな能力を持っている。動物の能力とリモートセンシング技術を組み合わせることで、GAIAは我々の地球を監視し理解する能力を高めることを目指している。動物は優れた感覚能力と行動戦略を持っており、生態系の微妙な変化や劇的な変化を感じ取ったり、重大な事態を察知したりすることができる。例えば、ハゲワシは「センチネル種」として機能し、リモートセンシングの概念を新たな高みへと昇華させることができる。彼らは定期的に餌を求めて広大な地域をパトロールし、排気ガスや追加資源、修理なしで活動する。さらに、彼らのパトロールは、その卓越した視力と死骸を見つけるという使命に導かれている。彼らのパトロールの仕方、探すもの、そして彼らが私たちを導く事件は、特定の環境変化や生態学的な出来事と関連しているかもしれない。

ハゲワシによるリモートセンシングの可能性を十分に引き出すため、GAIAは2つの重要な側面に焦点を当てている。第一に、強力な追跡装置をハゲワシに取り付け、その動きや行動を詳細な時間的・空間的スケールで監視する。第二に、動物が何を観察し、何をするのかをよりよく理解するために、新しい技術的ソリューションを開発している。これには、内蔵カメラ、行動検出と画像認識のための人工知能アルゴリズム、遠隔地でのリアルタイム中継のための衛星アップリンクを特徴とする、新しく開発されたカメラタグが含まれる。これらのツールを使うことで、動物たちは衛星画像よりも高解像度で特異性の高い画像を、より早く撮影し、周囲の環境データを提供することができる。この革新的なアプローチにより、動物の目を通して自然を見ることができる。

GAIAは最小廃棄物戦略を採用している：絶対に必要な技術機器のみを使用し、開発しています。首輪やタグは長期間（ハゲワシなど）残るか、日常的に（ライオンなど）収集され、データが抽出される。風景に発信器を残さない：発信器が落ちたり、タグをつけた動物が死んだりした場合、その場所を特定し、風景から取り除く。このように、GAIAシステムは生態系に大きな利益をもたらす「痕跡を残さない」システムである。

ハゲワシは非常に知能が高く、生態系に重要なサービスを提供する鳥類である。しかし、人為的な要因によって、ここ数十年でハゲワシの個体数は激減した。無差別毒殺や餌の枯渇といった重大な脅威に対処する効率的な保護戦略を開発する必要がある。同時に、社会的相互作用を含む彼らの行動はまだ十分に理解されていない。ハイテク追跡装置とAIベースの分析ツールを基に、GAIAはハゲワシがどのようにコミュニケーションをとり、交流し、協力し、採餌し、繁殖し、子供を育てるかをよりよく理解することを目指している。さらにGAIAの科学者たちは、シロエリハゲワシの社会的採食戦略と、肉食動物と捕食動物のコミュニティ内での情報伝達についても研究している。動物界では、食料の探索が個体としてだけでなく集団で行われることは分類群間で共通している。動物たちは一緒に採餌したり、他の個体からの知識を頼りに餌を探したりする。このようないわゆる社会的採餌は、例えば、発見される餌の量、狩猟できる獲物の大きさ、餌にアクセスするのに要する時間などに関して、おそらく利益をもたらす。GAIAでは、行動やコミュニケーションにおける種特有のメカニズムや、個体にとってのインセンティブ、利益、起こりうる不利益を調査している。

このような種内・種間のつながりや相互作用をさらに理解することで、GAIAは人間と野生動物の対立の根源（これはしばしば肉食動物の行動と関連している）をよりよく理解し、種の管理に貢献することにもなる。例えばナミビアでは、ライオンのコミュニティに関する研究は、人間と野生動物の衝突を管理するために、ライオンの空間的行動を理解し、地域住民（牧畜農家など）との接触を緩和するのに役立っている（GBF目標4）。この知識は、地域ライオンの個体群を観察し、紛争緩和と観光のバランスをとりながら、人々に利益をもたらすよう持続的に管理する（GBF目標9）ためにも活用されている。

気候変動への耐性を高めるために、コーヒー農家は、生物多様性を高め、土壌の健全性を高め、流域を改善し、生態系サービスを向上させる再生農法を適用するための知識と技術を必要としています。

ネスプレッソのAAAサステイナブル・クオリティ・プログラムは、コーヒーの品質、農園の生産性、社会と環境の持続可能性という3つの柱を通じて、コーヒー農家に力を与えます。これらの分野の改善により、農家の経済的安定を高めると同時に、地域社会を助け、自然を保護することができます。

2022年7月から2024年4月までの間、AAA農学者（ほぼ半数が女性）は、コーヒー農家約25世帯からなる小規模の、自ら選択した対象農家グループに対して、毎月レッスンを行いました。モジュールには、再生農業に関するトピック（コーヒーの剪定と若返り、土壌の健康、コーヒーの植え付け、日陰管理と気候変動）、家庭の栄養に関するトピック（栄養の基本、キッチンガーデンの設置と植え付け）、男女平等に関するトピックなど、関連する幅広いトピックが含まれていた。実証圃場の設置により、農民たちはこの実地ベースの研修を通じて学びました。