南極の水中世界に関する調査において、英国南極観測局（British Antarctic Survey、BAS）の専門家たちは、最先端の人工知能（AI）ツールを導入することで、画期的な進歩を遂げました。この革新的な技術は、南極の海底から収集されたデータの分析速度を根本的に変えました。以前は、画像一枚を手作業で処理するのに最大で8時間もかかっていましたが、現在ではわずか数秒で完了します。これにより、氷に覆われた海域での探査中に、リアルタイムでデータをマーキングすることが可能になりました。
南極の海底平原は、生物多様性の宝庫であり、南大洋に生息する既知の全生物種の94%以上が集中しています。これらの生物の多くは、極度の寒冷条件下で生き残るための独自のメカニズムを発達させた、他に類を見ない生命体です。BASの機械学習専門家であり、この研究の主執筆者であるキャメロン・トロッター博士は、AIの導入によって画像分析にかかる時間が8時間から数秒へと劇的に短縮されたことを改めて強調しました。
このAIモデルは、ウェッデル海におけるドイツの調査船RVポーラースターン号で収集された資料を基に訓練されました。研究者たちは、最初の100枚の画像を手作業で注釈付けし、モデルを構築しました。現在、この技術は、ヒトデ、サンゴ、カイメン、魚類など、南大洋全体の海洋生物を正確に識別する能力を持っています。BASの古生物学者であるローワン・ウィットル博士は、AIの活用により、トロール漁や捕獲といった従来の、しばしば生態系を破壊する恐れのあるデータ収集方法を回避できる点を指摘しました。これは、脆弱な南極の生態系を保全する上で極めて重要です。
現在、科学者たちは、南極半島沖およびウェッデル海でのミッション中に蓄積された、30,000枚を超える膨大な画像アーカイブの処理を進めています。この研究成果は、米国ハワイ州ホノルルで開催された国際コンピュータービジョン会議（ICCV）で発表されました。この技術的な飛躍は、壊れやすい生態系を理解するための新たな地平を切り開くとともに、これらの生息地を保護するための政策立案者に不可欠な情報を提供します。
極地研究におけるAIの利用は、この水中調査に限られたものではありません。英国南極観測局のAIラボは、海氷の状態予測から極地でのオペレーションの自動化に至るまで、幅広い課題解決に機械学習を積極的に応用しています。このアプローチは他の分野でも有効性が示されており、例えば、北極圏では、類似のアルゴリズムがカリブーの移動経路を予測し、そのルートを保護するために利用されています。このように、AI技術は、地球上の最も過酷な環境における科学的理解と保全活動を強力に支援する鍵となっています。