海にどれだけのプラスチックがあるのか追跡するのは難しい。太平洋の漂流ゴミの渦については誰もが耳にしたことがあるだろうが、これは統計をはるかに超える大きな問題だ。科学者たちは、毎年500万～1300万トンのプラスチックごみが世界の海に流れ込んでいると推定している。そのうち海面に浮かぶのはほんの一部だ。残りは海岸に打ち上げられたり、水中に漂ったり、海底に沈んだりするが、どこにどれだけの量があるのかは誰も正確には知らない。英国の非営利団体「ザ・プラスチック・タイド」は、このプラスチックごみに関するより確かなデータを収集したいと考えている。34歳のピーター・コーラー氏が設立したこの団体は、海洋ごみの測定方法を開発しており、最終的には世界中で利用されることを期待している。
「プラスチック汚染を追跡するための目と脳を創り出しているのです」とコーラー氏は述べた。ドローンに搭載されたカメラが目となり、数千枚の航空写真を撮影する。脳は機械学習アルゴリズムで、コーラー氏と共同研究者たちはプラスチック片を認識できるように訓練している。
ウェブサイトでロボットではないことを確認するために、一時停止標識の写真をすべてクリックするように求められたことがあれば、道路標識を識別する機械学習アルゴリズムの学習に貢献したことになります。この場合、アルゴリズムはボトルキャップ、ビニール袋、タンポンアプリケーターなどのプラスチック片と、砂、貝殻、石、流木、その他ビーチに打ち上げられる漂流物などを区別する必要があります。
アルゴリズムの学習には、大量のビーチの写真と、それらの写真に写っているプラスチックをタグ付けする多くの人間の目が必要です。Plastic Tideは収集したすべての写真を市民科学ポータルZooniverseにアップロードしており、誰でもオンラインでプラスチックにタグ付けできます。今年3月の英国科学週間では、英国中の学生が写真に写っている150万枚以上のプラスチック片を特定したことで、この取り組みは飛躍的に発展しました。
それらの写真の多くはイギリスではなく、大西洋の向こう側にあるニュージャージー州のビーチで撮影されたものです。72歳のモリス・エンイヤート氏が撮影したこの写真は、「The Plastic Tide」に7,000枚以上の写真を寄稿しています。エンイヤート氏は数年前、ウェブデザイン会社を売却して引退することもできました。しかし、彼は新しいプロジェクトを探し始めました。「何か新しいこと、やりがいのあること、そして他の人に役立つことをしたかったのです」と彼は言います。
エンイヤート氏は、ニュージャージー州のお気に入りのビーチ沿いのゴミ調査を目的に、商用ドローン操縦免許を取得しました。しかし、すぐに写真調査だけでは限界があることに気づきました。「ドローンを飛ばすことはできるし、写真も撮れます。でも、ただ写真が撮れるだけで、一体何のメリットがあるというのでしょう？」とエンイヤート氏は言います。「まさにそこが機械学習が状況を一変させるのです。」
エンイヤート氏はThe Plastic Tideのウェブサイトを見つけ、自身のプロジェクトに機械学習を導入することの有用性をすぐに理解しました。そこで彼は電話をかけ、ピーター・コーラー氏に連絡を取りました。それ以来、エンイヤート氏はニュージャージー州バーニガットの自宅近くのアイランドビーチ州立公園で100回以上の調査を実施し、The Plastic Tideのアルゴリズムの学習に役立てるために数千枚の写真をアップロードしてきました。
エンイヤート氏らの関心に応えて、コーラー氏は科学者とドローン愛好家による国際連合「Marine Litter DRONET」を設立し、プラスチック製ドローンのドローン調査に関する国際標準の策定を使命としています。「他者から学ぶことができるのであれば、ゼロから発明する意味はありません」と彼は述べています。現在、14カ国にメンバーがいます。
「北極圏のスヴァールバル諸島から来た人、ニュージーランドから来た人、オーストラリアから来た人が電話会議に参加するでしょう」とコーラー氏は述べた。「この非常に力強い目標のために、アイデアを共有し、国際的な集結を図る素晴らしい取り組みです。」
現在、機械学習アルゴリズムは人間の25%の確率でプラスチックを検知するに過ぎませんが、コーラー氏は来年までにこの精度を85%まで引き上げたいと考えています。アルゴリズムと調査プロトコルが準備でき次第、誰でも利用できるようにする予定です。政府はこの技術を用いて、自律型ドローンで広大な海岸線をスキャンすることを期待しています。
コーラー氏によると、政府はこのデータを活用して、どのビーチが最も被害を受けているかを特定し、清掃対象を絞ることができるという。また、政策立案者がどの種類のプラスチックが最も大きな被害をもたらしているかを把握するのにも役立ち、その情報を行動に移すことも可能だ。例えば、ペットボトルの禁止は、海に流れ込むプラスチック廃棄物の流れの蛇口の一つを止めることになる。「簡単に言えば、海への影響を最大化するために、陸上のどのプラスチック廃棄物の蛇口を閉めるべきかを教えてくれるのです」とコーラー氏は述べた。
コーラー氏と彼の同僚たちは、この技術を海面と海底の汚染追跡に応用したいと考えています。将来的には、世界中のプラスチックの分布を追跡するためにも活用される可能性があります。現在は、アルゴリズムをさらに改良するために、より多くの写真を収集することに重点を置いています。
先日の春の朝、エンイヤートはアイランドビーチ州立公園での128回目の飛行に向けて、飛行前チェックリストをざっと確認した。出発地点の緯度経度、気温、雲量、風速、潮汐を記録した。90メートルほどの飛行範囲を測り、オレンジ色のコーンで印を付け、離陸前にドローンのブレードを点検した。ドローンが離陸すると、モリスはビーチ上空を往復飛行させ、カメラをシャッター音とともにシャッターを切った。撮影するたびに、果てしなく続く砂とプラスチックごみが、消化しやすい破片に砕け散っていくのが見て取れた。
「たとえそれが問題の大きさについて他の人に話すことだけだとしても、ほとんどすべての人が、活用できる何らかのスキルを持っている」とエンイヤート氏は言う。
オーウェン・アグニューは、気候、エネルギー、政策、芸術、文化を扱うシンジケートニュースワイヤーであるNexus Mediaで執筆と動画制作を行っています。@OwenAgnew でフォローできます。
