サルモン・イン・ザ・ループ：水力発電ダムにおけるコンピュータビジョンと人間参加型の魚類計数

大手水力発電ダムでの魚類計数は、連邦エネルギー規制委員会（FERC）の規制対象となる活動です。ダム事業者は、環境規制への適合を示すため、魚類通行調査、主に訓練を受けた生物学者による目視計数を実施しなければなりません。こうした手作業による計数は、困難な条件下での実施となるため、誤りが生じやすく、労力もかかります。効率と精度を向上させるため、組織はコンピュータビジョンと機械学習の活用を模索しており、人間の専門知識とアルゴリズムによる一貫性を組み合わせた、人間参加型システムを用いています。著者は、このようなシステムを構築するための手順として、利害関係者との交渉による問題領域の定義、性能目標の設定（多くの場合、人間の計数と比較して95%の精度が目標）、トレーニングデータの収集とラベリング、モデルの選択と微調整（例：事前学習済みの深層学習モデル）、そしてシステム性能の監視について概説しています。また、規制遵守、データ品質、信頼など、社会技術的な側面の複雑さにも焦点を当てています。