are also engaged in trafficking drugs, weapons, and typically human trafficking as well. It's

は、麻薬や武器の密売、そして典型的な人身売買も行っています。それは

not just damage to the environment where the trees were cut down, and it's not just the

木が伐採された環境へのダメージだけではなく

source country losing those resources, it's also the fact then that those profits go on

資源を失ったソース国は、その利益が次の世代に引き継がれることになります。

to support these other kinds of international crime.

このような他の種類の国際犯罪を支援するために

We're at a point in time where the

という時代になってきました。

world's forests need all hands on deck, if we are not actively engaged in some form of

世界の森林を守るためには、すべての人が協力しなければなりません。

protection and some form of combating illegal logging, if we don't do it now, we may

の保護と違法伐採への何らかの対策を講じなければ、今のままでは

not have a chance. We lose habitat that maybe we can never get back.

のチャンスはありません。私たちは生息地を失い、もしかしたら二度と取り戻せないかもしれません。

Internationally, we see the bulk of illegal logging happening in the tropics.

国際的に見ても、違法伐採の多くは熱帯地域で発生しています。

So we talk about deforestation,

そこで、森林破壊について話します。

illegal logging, land conversion in places like Congo, in sub-Saharan Africa, or the

違法伐採、サブサハラ・アフリカのコンゴのような場所での土地転換、あるいは

Amazon in South America. The role that the US plays in the global illegal logging trade

南米のアマゾン世界の違法伐採取引で米国が果たす役割とは

is that we're a demand side, we're a consumer side of this problem. We know from research

私たちは、この問題の需要側、つまり消費者側の立場にあるということです。私たちは研究から

and investigations that have been going on now quite actively for about 10 years, that

10年ほど前から積極的に行われている調査や

there's actually a lot more fraud and misrepresentation of forest products than people realize and

実際には、一般の人々が思っている以上に、林産物に関する不正行為や不当表示が多く存在しています。

some of that material is doubtless of illegal origin. So when we're involved in the fight

その中には間違いなく違法なものも含まれています。だから、私たちが戦いに参加するときは

against illegal logging, our role is really on this forensic timber identification piece.

違法伐採に対する私たちの役割は、木材の法医学的な識別にあります。

This is the Center For Wood Anatomy Research. We're the home of the world's largest scientific

ここは、木質系解剖学研究センターです。私たちは、世界最大の科学的な

research wood collection. Everyone, I think, is familiar with forensics nowadays. One area

リサーチ・ウッド・コレクション誰もが、今ではフォレンジックに精通していると思います。ある分野

of forensics that people often overlook is botanical forensics. We'll work on whatever

フォレンジックの中でも特に見落とされがちなのが、ボタニカルフォレンジックです。どんなことにも取り組みます

cases that we need to. We've done plane crashes, we've done murder cases, we've worked on arson

私たちは必要な事件に取り組んでいます。飛行機の墜落事故、殺人事件、放火などを手がけてきましたが

cases, attempted car bombings. Since about 1999, one of the places that we've really

車の爆弾テロ未遂などがあります。1999年頃から、私たちが特に力を入れている場所の一つが

focused on heavily is using forensic wood anatomy to combat illegal logging. We develop

違法伐採に対抗するために、木材の科学的解剖学を利用することに重点を置いています。を開発しています。

the technology and the tools for field deploying this kind of information so that field agents

この種の情報を現場で展開するための技術とツールを提供し、現場のエージェントが

can look at a paper and it says, "This is supposed to be species X. This is supposed

論文を見て、「これは種族Xのはずだ」「これは

to be species Y." They need some kind of knowledge or technology to let them look at the wood

to be species Y."彼らには木を見させるための何らかの知識や技術が必要です

and see whether it lines up with the paperwork. And traditionally that's done by someone like

そして、それが書類と一致しているかどうかを確認します。そして、伝統的にそれを行うのは、次のような人たちです。

me, or I would train someone. And training human beings to do this takes a lot of time,

私の場合は、誰かをトレーニングすることになります。そして、人間をトレーニングするには、かなりの時間がかかります。

it takes a lot of effort. I really started saying, "How can we solve this problem of

努力が必要なのです。私は本気で「どうすればこの問題を解決できるか」と言い始めました。

needing to build this capacity and needing to get this information out, because I don't

この能力を高め、この情報を発信する必要があります。

think we can train human beings fast enough". And that actually led us down a pretty interesting

人間はすぐに育てられると思う」。そして、それが実際に私たちをかなり面白い方向に導いてくれました

road of trying to come up with a technological solution to this problem.

この問題を技術的に解決しようとしているのが、私たちの道です。

It is essential to have an interdisciplinary team that knows about law enforcement, AI,

法執行、AIについて知っている学際的なチームが不可欠です。

wood anatomy, and all these fields come together here. Alex is the wood anatomist, and he's

木工解剖学、そしてこれらの分野がここに集結しています。アレックスは木材の解剖学者で、彼は

learned a little bit of machine learning from me. I'm a machine learner and I've learned

は、私から機械学習を少し学びました。私は機械学習者で、学んだことは

a little bit of wood anatomy from Alex. The Xylotron itself is this handheld, portable

アレックスの木の解剖学を少しだけ。Xylotron自体は、この携帯型のポータブルな

device connected to a laptop to do wood identifications. The XyloTron is built from off the shelf components

ノートパソコンに接続されたXyloTronは、木材の識別を行います。XyloTronは既製の部品で作られている

and uses all open source technologies.

で、すべてオープンソースの技術を使用しています。

It has two primary components. It has the imaging device itself, which we call the xyloscope,

この装置には2つの主要コンポーネントがあります。キシロスコープと呼ばれる撮像装置自体です。

and then it has the laptop where we actually do the AI portion of it where the actual identification is made.

そして、実際に識別を行うAIの部分を行うラップトップがあります。

The biggest advantage is you can carry this thing in two hands and take it anywhere in the world.

最大のメリットは、これを両手で持って、世界のどこにでも持っていけることです。

That is not true of any of the other forensic technologies. They're really restricted to the laboratory.

これは、他のフォレンジック技術には当てはまりません。それらは実験室に限定されています。

The artificial intelligence model that we use in the XyloTron to identify wood is a neural network.

XyloTronで木材を識別するために使用している人工知能モデルは、ニューラルネットワークです。

A neural network is basically

ニューラルネットワークは、基本的に

a mathematical computation, which has some numbers or knobs and parameters that can be

数学的な計算で、いくつかの数値やつまみ、パラメータがあり、それらは

tweaked and changed in a data driven manner. In our case, the input is the image of a wood

データに基づいて調整し、変更していきます。私たちの場合、入力は木のイメージですが

and the output is going to be what species or what category this wood belongs to.

で、この木が何の種か、何のカテゴリーに属するかが出力されます。

To operate this, all we have to do is have a specimen of wood and then place this flush

これを操作するには、木の標本を用意して、このフラッシュを置くだけでいいのです。

on the top surface there. Turning on the light, pressing this onto the surface of the specimen,

をそこの上面に置く。ライトをつけて、これを試料の表面に押し付けます。

and then I have to orient the Xyloscope so that a certain botanical feature called "rays"

そして、"光線 "と呼ばれる植物の特徴が出るように、Xyloscopeの向きを変えなければなりません。

are running vertically in the image. It captures an image, it feeds that image into the system,

は、画像の中で縦に走っています。画像を撮影し、その画像をシステムに入力します。

it breaks it down according to the machine learning algorithm, and then it gives me my

機械学習アルゴリズムに基づいて分解し、私に

output. It's basically the exact same thing I see when I look with my hand lens at a block of wood.

を出力することができます。これは、私がハンドレンズで木の塊を見たときに見えるものと、基本的にはまったく同じです。

There's always going to be this cat and mouse game between what the criminals

犯罪者との間には、常に猫とネズミのゲームがある。

are doing and technology catching up with their misdeeds. Illegal logging is a global

違法伐採は世界各地で行われており、その悪行に技術が追いついています。違法な伐採は世界的に

problem, and to address it at a global scale, what we need is access to technology and expertise

この問題を世界規模で解決するために必要なのは、技術と専門知識へのアクセスです。

that is scalable, affordable, and easy to adopt and adapt. The XyloTron project ticks

は、拡張性があり、手頃な価格で、導入や適応が容易です。XyloTronプロジェクトは以下を満たしています。

boxes on all these levels and it can be deployed at many different points in the wood supply chain.

これらすべてのレベルで、木材のサプライチェーンのさまざまなポイントで展開することができます。

In an ideal world, we would combat illegal logging in the forest. Right?

理想的な世界では、森林の違法伐採を撲滅することです。そうですね。

We would stop the people with the chainsaws.

チェーンソーを持った人たちを止めてしまう。

And there are people out there trying to do that, but that's not a place where the science that we do here

そうしようとしている人たちもいますが、ここでは私たちが行っている科学が適用される場所ではありません。

can contribute much. If a shipment comes into the United States and we do the identifications

は大いに貢献できる。アメリカに貨物が入ってきて、私たちが識別をする場合は

and it's illegal because they mis-declared what it was or because it's an endangered

誤表示で違法になったり、絶滅危惧種になってしまったりと

species, we have the legal authority to seize that shipment. And if you can do that enough,

種、その貨物を押収する法的権限を持っています。そして、それが十分にできるのであれば

you're going to reduce the demand, you're going to reduce the degree

需要が減れば、程度も減る。

to which it's desirable to be out there illegally logging.

違法な伐採をしていることが好ましいと思われるような。

Because if they can't make money, they're not going to do it as frequently.

だって、お金が稼げないなら、頻繁にはやらないでしょう。

It's just that simple.

ただそれだけのことなのです。