海氷が溶けていない惑星が好きだろうか？ 寿司は好きだろうか？ 呼吸することは好きだろうか？ これらの質問に「イエス」と答える人は、流れに身を任せて海を漂う微小な生物であるプランクトンたちを、心のどこかで愛しているはずだ。

プランクトンは、二酸化炭素を体内に取り込んで地球の大気の3分の2にあたる酸素を供給したり、自らを犠牲にして幼い魚たちのベビーフードとなったりしている。その魚はいつの日か、皿に載せられて人間に提供されるのだ。

しかし、海洋全体でのプランクトンの複雑な動態は、ほとんどわかっていない。このため研究者たちは、機械の力を借りようとしている。人工知能（AI）を利用する賢いロボットを開発し、海洋における食物連鎖の重要な底辺をな構成するプランクトンの調査と分類に取り組んでいるのだ。

人工知能を活用したIBMの取り組み

地球の海が変容し続け、生態系が大混乱に陥りかねないなかで、このような取り組みは重要になるはずだ。そのひとつがIBMの海中顕微鏡である。

この顕微鏡は、スマートフォンに使われているのと同じ技術を応用している。2個のLEDの数インチ下に、スマートフォンに搭載されているイメージセンサーと同様の装置があり、プランクトンがセンサーの上を通過すると2つの影ができる。IBMの研究者トム・ジマーマンによると、「それぞれのLEDで1枚ずつ、合計2枚の写真を撮影することにより、1滴の水の中にいるすべてのプランクトンの位置を、イメージセンサー上で3次元でとらえることができます」という。

プランクトンの画像が得られたら、次は分類だ。プランクトンには2種類ある。魚類の幼生などの動物プランクトンと、海中の藻のような植物プランクトンだ。植物プランクトンだけでも4,000種を超えるが、従来の判定方法は、人間の専門家が目で見て分類するというものだった。

だが、いまはAIがある。IBMではこのシステムにAIを組み込み、プランクトンを自動的に判定して数えることに取り組んでいる。水面に浮かぶ装置をつくり、長さの異なるホースをぶら下げて、それぞれの深さでプランクトンをまとめてサンプリングしようという考えだ。複数の顕微鏡をネットワークでつなぐことにより、異常があるとリアルタイムで科学者たちに警報が送られる。

プランクトンの濃度だけでなく形状も把握

例えば、カイアシ類と呼ばれる動物プランクトンにとっての不運な出来事について考えてみよう。このプランクトンは藻を食べるが、藻にはプランクトンを酔っ払わせるような毒素が含まれていることがある。

「カイアシ類にとって楽しいことだと思うかもしれませんが、そうではありません。カイアシ類は、通常は変則的にさまざまな方向へ突進するように動き回ることによって、捕食されることを防いでいます。しかし、酔っ払うと1方向だけに真っ直ぐ進むようになるため、捕食者にいとも簡単につかまってしまいます」とジマーマンは説明する。

そうなると、その地域のカイアシ類の個体群の崩壊が始まり、それに代わって毒素をもつ藻の個体群が急増する。この植物プランクトンは、自分たちの排せつ物を取り込んで、さらに毒素を強める。死ぬと毒素を放出し、その毒素はほかの生物にも取り込まれるのだ。

さらに、腐敗する過程で水に含まれているすべての酸素を吸収するので、あとに残るのは大量の屍骸だけになる。「これは（プランクトンの）行動を観察することによって、（生態系に）何らかの不均衡があることが示される例のひとつです。このような事象をわれわれは監視しなければなりません」とジマーマンは述べる。

このシステムが現時点で追跡できるのはプランクトンの濃度だ。しかしそれは単に、特定の領域にいるプランクトンの量を数値化するだけではなく、植物プランクトンを食べる動物プランクトン同士の均衡や、別々に行動するときと集団の一部として行動するときの様子の違いなどを読み解くことでもある。

VIDEO COURTESY OF IBM RESEARCH

IBMの研究チームが最終的に望んでいるのは、酔っ払ったカイアシ類の動きなどをリアルタイムで追跡することだ。現在はまだプランクトンのライブラリーを構築している段階だが、5年以内に一連の装置からなるシステムの実用化を目指している。

科学者たちは形も考慮しなければならない。例えば「ラッパムシ」［日本語版記事］と呼ばれる「巨大」な部類に入る単細胞生物は、通常はトランペットのような形をしているが、大量の糖にさらされると丸くなる。IBMの研究者シモーヌ・ビアンコは、「行動や形、こういったものをAIを使って明確に追跡することで、何かがうまくいっていないときに把握することができます」と述べる。

海に浮かぶ「サーフボード的」な装置

プランクトンの理解を深めるためにAIを利用する試みは、IBMが初めてというわけではない。「FlowCytobot」というまさにぴったりの名前をもつ装置は、桟橋などに固定されたかたちで水中に設置され、水を吸い上げてレーザー光を通過させる。プランクトンのような粒子があれば光が拡散され、それによって撮像装置が起動する。

撮影したプランクトンの画像は、対称性など250種類ほどの特徴に基づいて種が同定される。FlowCytobotを製造している科学機器メーカー、マクレーン・リサーチ・ラボラトリーズの特殊プロジェクト責任者を務めるアイヴォリー・エングストロムは、「あとで人間が分類を行うことで、一度に数百の画像を扱う画像トレーニング用セットを作成します。これによりニューラルネットワークは、ユーザーの入力がなくてもこれらのプランクトンを判別できるよう学習します」と説明する。

FlowCytoboは、テキサス州沿岸部で藻の異常発生を調査している科学者たちに毒素の発生などの事象を知らせることができるが、1カ所につながれたままだ。一方、カリフォルニア州のモントレー湾水族館研究所（MBARI）では、プランクトンを監視するための移動できるプラットフォームの開発に取り組んでいる。「Wave Glider」と呼ばれるこの装置は、太陽電池で動く各種装置を搭載した高価なサーフボードのようなものを想像するといい。

PHOTOGRAPH COURTESY OF MBARI

MBARIの研究者であるトム・モームは、Wave Gliderがプランクトンを探知できるようにする独自の顕微鏡の開発を進めている。このデータは、MBARIの「Oceanographic Decision Support System」（海洋学判定支援システム）を通じて一般に公開される予定だ。

「Wave Gliderを現場の場所情報と一緒に表示すると、誰でもその上でマウスを動かして、顕微鏡に映っている微生物のサイズ分布をある程度知ることができるようになります」とモームは説明する。「さらに、どのような種類の生物が判定されているかまでわかるようにしたいと考えています」

このような自動化は、単に利便性のためではなく、必要に駆られて行われている面もある。「プランクトンの種を同定できる人は希少になっています」とモームは述べる。「保守的で、昔ながらのやり方を続ける微生物学者たちです。プランクトンの世界と本当に親しんでいた彼らのような人々はどんどん減り続けているように思います」

海が急速な変容を遂げつつあるなか、科学はそのような知識を失うわけにはいかない。プランクトンは非常に重要であると同時に、謎がいまだに非常に多い。混乱の多い海の王国の解明を進める作業は、機械に支援してもらうことにしよう。