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CNN）を搭載したディープラーニングのソフトウェアを採用したことで、これまでの機械学習では困難であった複雑な形態の微化石を迅速、正確に鑑定することが可能となった。また、顕微鏡のステージ上に粒子を散布すると複数の粒子同士が重なり、それが画像処理の際に1つの粒子と誤判定されてしまうため、散布した粒子が一定間隔で配列するような試料台を新たに考案・作成した。これらの複数の機能を有する総合的なシステムの開発により、顕微鏡のステージ上の試料台に散布した多数の粒子の画像を取得し、そこに含まれている微化石をAIによって鑑定し、それらを破壊することなくマイクロ・マニピュレーターで分取することを自動で、連続的に行えるようになった。 図1 今回開発したシステムの全体像 下左写真：試料台に微化石を散布し、マニピュレーターで分取する様子。 下右写真：マニピュレーター先端部の拡大。 今回開発したシステムの作業では、学習フェーズを経た後、運用フェーズを実施する（図2）。 学習フェーズでは、①産総研で保管する地質コレクションを用いて大量の粒子画像を取得し、学習画像（教師データ）として整備する、②特定の微化石を含むさまざまな粒子の形状をAIが学習してモデルを構築する。①では、例えば教師データとした3万個の粒子画像を取得するのに数か月を要していたところを、今回開発したシステムに搭載した画像処理により、わずか数日で収集できた。②では、教師データを用いて、AIで特定の微化石を鑑定できるモデルを構築する。正答率が十分に上がるまでモデルのテストと再構築を繰り返し、図3のように非常に酷似した2種の放散虫について、90 ％以上の正答率で自動鑑定できるモデルが構築できた。 運用フェーズでは、まず①顕微鏡のステージ上の試料台に散布した微化石を含む粒子の画像を自動的に取得し、同時に試料台上の位置情報をシステムが記憶する。次に②学習フェーズの②で構築したモデルを用いて微化石を鑑定する。③分取対象の微化石をシステム上で選択すると、記憶した位置情報をもとにマイクロ・マニピュレーターで対象となる微化石を分取し、所定の位置に集積する。これらの大量に集積された微化石は、微量元素組成や同位体比組成などの化学分析の試料として用いることができる。 従来、こうした作業を行うには、専門的な鑑定技術をもつ人材の育成から始めると数年、教師データとなる画像の取得と整備に数か月、単一種の微化石1,000個体の鑑定と分取に数日を要していた。一方、今回開発したシステムでは、数か月で教師データとなる画像の取得とAIを用いたモデルを構築し、単一種の微化石1,000個体の鑑定・分取を3時間程度で行うことができる。運用フェーズでは特定の微化石の分取と集積を長時間、自動的に行えるので、地層解析を効率化できる。また石油探鉱などでは、このシステムによって迅速で高精度な地層解析が可能となる。さらに、これまで人の手では難しかった100マイクロメートルにも満たない微化石の分取と集積も可能なので、今回開発したシステムは地層解析技術として新たな道筋を与えるものである。 図2　今回開発したシステムでの作業行程 図3　今回開発したシステムで鑑定できる放散虫の酷似した2種の個体例 これら2種を90 ％以上の高い精度で区分できる。 今後の予定 AIの学習作業による実用的なモデルを充実させるため、より多くの種類の微化石について教師データを整備する。その後、今回開発したシステムにより、実際の石油探査現場や調査・研究現場などでの地層解析作業を効率的に推し進め、その有効性の確認とともに、このシステムの普及を促進する。また、微小な粒子の扱いに長けているというシステムの特長を活かした社会での汎用的な活用を目指し、鉱物や火山灰などの微化石以外の粒子についても、このシステムの有用性を検証する。 用語の説明 ◆微化石 顕微鏡で観察できる微小な化石の総称。植物プランクトンや動物プランクトン、海底に棲息する微小生物などの炭酸カルシウムやガラスでできた骨格、有機質の花粉などが地層の堆積物中に化石として保存される。微化石の種類や構成からそれらが棲息していた時代や当時の環境を知ることができる。[参照元へ戻る] ◆ディープラーニング コンピューターのような機械に多量のデータを与えて、データのパターンなどを自ら見いださせ、予測させる技術を機械学習と呼び、人工知能（AI）分野では、古くから研究されてきた。機械学習を発展させ、人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣したシステムであるニューラルネットワークを多層にして用いて、機械に学習させる手法をディープラーニングと呼ぶ。[参照元へ戻る] 参考：産総研プレスリリース「微小な化石を新たな手がかりに、北海道東部の地質を解明－5万分の1地質図幅「網走」を刊行しました－」（2018年8月10日） お問い合わせお問い合わせフォーム 産総研について アクセス 調達情報 研究成果検索 採用情報 報道・マスコミの方へ メディアライブラリー お問い合わせ English ニュース お知らせ一覧 研究成果一覧 イベント一覧 受賞一覧 研究者の方へ はじめての方へ 研究成果検索 研究情報データベース お問い合わせ 採用情報 ビジネスの方へ はじめての方へ 研究成果検索 事例紹介 協業・提携のご案内 お問い合わせ AIST Solutions 一般の方へ はじめての方へ イベント情報 スペシャルコンテンツ 採用情報 お問い合わせ 記事検索 産総研マガジンとは 公式SNS @AIST_JP 産総研チャンネル 公式SNS @AIST_JP 産総研 チャンネル サイトマップ このサイトについて プライバシーポリシー 個人情報保護の推進 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Copyright © National Institute of Advanced Industrial Science and Technology （AIST） （Japan Corporate Number 7010005005425）. 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