機械学習が花粉解析で草の2万5千年の歴史を解明

イリノイ大（UIUC）のSurangi Punyasena教授らは、イネ科花粉分類の技術的課題を解消する手法を開発し、学術誌PNASで発表した。イネ科花粉は形態が類似しすぎて従来の光学顕微鏡では分類困難だったが、同チームは超解像顕微鏡と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせ、花粉表面の微細パターンや細胞壁の厚みをAIが自動判別するアルゴリズムを構築。化石中の種多様性やC3・C4型光合成経路の比率を高精度に推定可能にした。 ケニア山の湖底堆積物コアを用いた過去2万5000年の解析では、最終氷期最盛期（約2万1000〜1万8000年前）の大気CO2低下期に花粉多様性が顕著に低下していたことを特定。CO2と気温が回復するにつれて多様性は増加し、C4型イネ科の割合は氷期終盤にピークを迎えた後、温暖化に伴って減少しC3型が優勢へ移行する生態系の変遷を追跡した。このAI駆動手法は化石データの迅速な定量化作業を可能にし、草地生態系の進化史や気候変動適応研究に新たな基盤を提供する。今後は他の陸生植物へ応用範囲を広げ、古生態学のパラダイム転換を牽引するとの期待が高まっている。