産業技術総合研究所（産総研）地質調査総合センター地質情報研究部門 齋藤 直輝 研究員、Travis Washburn 産総研特別研究員（研究当時）、および鈴木 淳 研究グループ長らは、深海における資源開発の環境影響評価に向けて、AI（人工知能）技術を活用した懸濁粒子の観測手法を考案したと発表した。
近年、深海における鉱物資源の開発が検討されている。深海では懸濁粒子のわずかな増加が生物に影響を及ぼす可能性があり、海底掘削や揚鉱水の排水に伴って発生する懸濁粒子による環境への影響が懸念されている。このため、資源開発の環境影響評価にあたっては、懸濁粒子の観測が重要。しかし、既存の手法では深海の懸濁粒子を観測することは困難だった。本研究は、物体検出というAI技術を活用して、水中画像から懸濁粒子数の自動計測を実現した。本研究により、資源開発に伴う懸濁粒子への影響の評価が可能になると期待されるという。
この成果の詳細は、2023年7月11日（日本時間）に「Frontiers in Marine Science」に掲載される。
論文情報
掲載誌：Frontiers in Marine Science
論文タイトル：Using Deep Learning to Assess Temporal Changes of Suspended Particles in the Deep Sea
著者：Naoki Saito, Travis W. Washburn, Shinichiro Yano, and Atsushi Suzuki
DOI：10.3389/fmars.2023.1132500
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