NASA の科学者たちは、有害な藻類ブルームの監視における長年の課題を解決する人工知能ツールを開発しました。このツールは地球と宇宙科学誌に掲載された研究で発表され、Pace衛星やTROPOMIなど5 つの異なる衛星データソースを統合することで、米国西フロリダや南カリフォルニアで発生した有害藻類ブルームを検出・マッピングできることを実証しました。有害藻類ブルームは生態系に深刻な被害を与え、米国沿岸地域には毎年数千万ドルの経済的損失をもたらします。フロリダの湾岸地域では「カレニア・ブレビス」種がサンゴや海洋生物を死滅させ、泳ぐ人々に健康リスクを引き起こしています。一方、西海岸では「擬擬擬擬擬」属のブルームが最近、数百頭のイルカやアザラシを毒殺しています。これらの藻類毒素は空気中に漂い、人間の呼吸器疾患の原因にもなります。従来の監視方法では、水上で水サンプルを手動で採取し、分析に数日以上を要するため、リアルタイムな対応が困難でした。また、ブルームの発生地点を事前に特定することも容易ではありません。NASA のジェット推進研究所（JPL）に所属するミシェル・ギアラック氏は、この AI ツールを活用すれば、ブルームが進行中の水域に水サンプルを採取すべき場所や時期を特定でき、専門家の間の協力を促進し、意思決定を支援する製品開発につながると説明しています。本研究チームは、大量の生データからパターンを学習し、事前のラベル付けなしに異なるデータソース間の関係を認識できる自己教師あり機械学習システムを開発しました。このシステムは2018 年と 2019 年の衛星データをトレーニングデータとして使用し、その後、実際のフィールド観測データと組み合わせることで、堆積物や runoff が混じる複雑な沿岸水域においても、特定の藻類種を含むブルームを正確に識別できることを確認しました。NASA 本部のナディア・ビノグラダ・シフー主任プログラム科学者は、大規模な衛星データストリームに対する自己教師あり AI の適用は、実行可能な海洋インテリジェンスを生成する強力なツールとなりつつあると指摘しています。今後は、より多くの沿岸データを活用し、湖など他の水域への適用も試験しつつ、将来的には水産業や観光業など意思決定者が容易にアクセスできるツールとしての整備を進める予定だと、NASA のケリー・ルイス氏は述べています。この取り組みは、技術とエンドユーザーのニーズを結びつけ、NASA の資産を最大限に活用して社会貢献を目指すものです。