2020 Fiscal Year Annual Research Report
珪質微化石の殻に記録された海洋環境：同位体比および極微量元素の種レベル分析
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18H01329
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
板木 拓也 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 研究グループ長 (30509724)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀川 恵司 富山大学, 学術研究部理学系, 准教授 (40467858)
井尻 暁 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 超先鋭研究開発部門(高知コア研究所), 主任研究員 (70374212)
岡崎 裕典 九州大学, 理学研究院, 准教授 (80426288)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ディープラーニング / 微化石 / 古海洋学 / マイクロマニピュレーター |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、世界各地の海域から採取されてきた表層堆積物やプランクトン試料に含まれる珪質微化石の酸素同位体比および微量元素を種レベルで測定し、それらがどのような環境を反映しているかを検討することで新たな古環境指標の創出を目指す。例えば酸素同位体比の場合、もし有孔虫のように水温の影響を強く受けているのであれば、低緯度の表層付近に生息する種は低い同位体比を示し、逆に高い同位体比は深海域や高緯度の表層付近に生息する種に現れることが予想される。
小型の珪質微化石を種毎に分析するためには、大量の個体を単種で集積する必要があるが、この作業を手作業で行うには膨大な時間と労力が割かれるため現実的では無い。そこで、既に実用化している鉱物粒子の自動集積装置に人工知能の学習法のひとつであるディープラーニングによる微化石の自動分類技術を導入し、任意の微化石種を自動的に集積するシステムを構築した。
このシステムを用いてプランクトン試料や堆積物に含まれる珪質微化石を集積し、それらの酸素同位体比を測定した。その結果を環境データと照らし合わせ、古環境指標としての有用性の評価を行った。また、このシステムを利用した微化石の群集解析も試みた。
構築したシステムは、現段階で分類精度が９０％以上、拾い出し成功率が８０％程度であるが、現在、これらの向上が図られており、より効率的な運用が可能となりつつある。さらに多様な微化石や鉱物粒子等への応用も期待される。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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