NECは、海洋研究開発機構（JAMSTEC）とともに、人工知能（AI）による画像認識技術を活用して、高速かつ自動的に海水や前処理を施した堆積物からマイクロプラスチックを計測するシステムを開発した。
NECは今回、ディープラーニング技術を搭載した「RAPID機械学習」による画像認識技術で、マイクロプラスチックを高速かつ高精度に検出・分類する仕組みを提供。併せて、蛍光顕微鏡で撮影したマイクロプラスチックが試料中を流れる動画から、AI連携のための画像を抽出してデータ化するソフトウェアも提供した。
（出典：JAMSTEC）
海洋マイクロプラスチック汚染の実態を正確に把握するには、各海域におけるマイクロプラスチックの数・大きさ・種類を分析することで流出源を推定し、流出経路・到達地を予測する必要がある。しかしこれまでの調査手法は、海水や前処理を施した堆積物などを目の細かい網ですくい、その中からマイクロプラスチックを顕微鏡などを用いて一粒ずつ手作業で拾い出して分析するのが一般的だった。この方法は、膨大な時間と手間がかかるだけでなく、一般的に用いられている網の目をすり抜ける300μm以下の微小な粒子を過小評価してしまうという課題があった。
今回開発したシステムでは、海水や前処理をした堆積物など試料中のマイクロプラスチックを蛍光色素で染色し、検出に最適な速度で流しながら、蛍光顕微鏡で動画を撮影する。次に、新開発のソフトウェアにより、この動画からマイクロプラスチック一つひとつを画像データとして自動抽出。さらに、AIによる画像認識技術を活用することで、毎分60個の処理速度でサイズや形状を自動的に分類・集計することが可能になったという。
