東京大學的水野勝紀助教等人組成的聯合研究團隊，開發出了能有效調查自然界中的珊瑚棲息分佈情況的技術。可利用由市售相機等組成掃描器，利用人工智慧（AI）技術，根據拍攝的影片自動轉列珊瑚的棲息分佈圖等。作業效率較以往的人工方法大幅提高，對於定期調查珊瑚的棲息區域，掌握環境變化，採取保存對策等都有很大幫助。
8月份在毛里求斯近海發生的日本貨船觸礁事故造成的重油泄露，對珊瑚的影響等令人擔憂。日本2016年夏季還發生了海水溫度擧升導致沖繩等地大片海域的珊瑚礁出現白化死亡現象。在位於沖繩縣的日本最大面積的珊瑚礁海域，90％以上的珊瑚發生了白化，其中大部分死亡。
珊瑚是一種對海水的溫度和pH（氫離子濃度）變化很敏感的生物。容易受海洋污染和氣候變遷等環境變化的影響。另一方面，白化的進程也可以作爲了環形電路開斷境變化的指標。不過，由於位於大海中，想了解大範圍的珊瑚分佈並不容易。
以前，珊瑚的分佈調查是由潛水人員潛入海床調查一定範圍内棲息的珊瑚的比例和種類。不過，這種方法只能進行局部測量，因此根據所選地點的不同，結果會出現很大差異。也可以使用海中機器人進行調查，但由於是特殊裝置，成本和操作都存在問題。
此次開發的海床掃描器。用船拖着拍攝海床影片（圖片由東京大學的水野勝紀助教提供）
此次開發的掃描器是在寬約4米的框架上設置了6臺水下相機。將其沉入海中，一邊用船拖行，一邊從上方拍攝海床的情況。之後利用AI技術根據拍攝的影片轉列珊瑚分佈圖。首先製作一個像航拍照片那樣從正上方看是以準確的尺寸和位置顯示拍攝物件（珊瑚）的「正射影像」。然後利用圖形識別等使用的深度學習技術之一「U-net」，根據珊瑚的顏色和形狀等圖案以及船的位置資訊自動轉列分佈圖。
自動轉列珊瑚分佈圖的流程
| 利用掃描器拍攝海床的影片 |
| 根據影片製作連拍照片 |
| 校準照片的色彩並添加位置資訊 |
| 製作正射影像 |
| 利用AI解析影像，轉列分佈圖 |
據研發團隊介紹，利用該技術在沖繩縣久米島海域實施的實驗，以90％以上的精度掌握了珊瑚分佈情況。
這種方法每小時可以調查約1.2萬平方公尺的海域，是潛水人員調查面積的的80倍，水下機器人的5倍。由此能透過大範圍的調查瞭解整體情況，掌握更準確的珊瑚分佈情況。評估海洋環境等對珊瑚造成的影響時，由於涉及多方利益，資料的準確性非常重要。
水野助教表示：「還希望用於毛里求斯的環境影響評估。」今後還打算將該技術用於珊瑚以外的用途。目前正在與菲律賓的大學合作進行改良，以用於調查海洋塑膠廢棄物等。
日文原文：鈴木遊哉，《日經產業新聞》，2020.9.10
中文：JST 客觀日本編輯部
