動物を使って地震を予測するには?

動物を使って地震を予測するには?
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最近の ネパールの地震 は、自然災害を確実に予測することがいかに難しいかを、改めて示しました。地球上のさまざまな地震帯についてはよく分かっていますが、ネパールで起きたマグニチュード7.8の地震のような大地震が、正確にいつ発生するかを知る方法はありません。

しかし、多くの動物が こうした出来事の兆候を察知できるようです。強力なコンピューターを使って動物の群れを監視し、動物が本来備えている本能を活用すれば、自然災害の前兆を捉えられるかもしれません。

地震の直前には、動物の群れがしばしば奇妙な行動を取り始めます。たとえば、突然住みかを離れて避難場所を探すことがあります。これは、速く伝わる小さな波を感知しているためか、あるいは地震が迫るにつれて生じる 地下水の化学的変化 を察知しているためかもしれません。

こうした可能性はあるものの、さらに研究が必要です。動物の異常行動と差し迫った災害との間に、統計的に有意な関連性を見いだすのは難しいからです。自然災害は比較的まれにしか起こらず、事後に動物の行動を確実に解釈するのも困難です。実際、数年前に 汶川地震 の前に動物園の動物が奇妙な行動をしたとの報道があった際、中国政府はこの不確実性を理由に挙げました。

動物の行動を読み解くソフトウェアが必要

たとえば、犬が、私たちには見分けにくい がんの兆候 を発見できるように、動物が正確に検知できることが疑いなく分かっている分野もあります。また、 動物中心のインターフェース を与えれば、動物が判断に応じて正しいボタンを押すなどして、検知したことを表現できる手段を提供できることも分かっています。

これは、動物に 使いやすいテクノロジー を提供し、動物本来の行動を支えると同時に、その行動を私たちが理解できる形に翻訳する例です。

もちろん、がんを検知する犬と、差し迫った地震の初期兆候に反応する鳥の群れとの大きな違いは、関わる個体数です。地震が近づけば、多数の個体が同時に影響を受け、その効果が増幅されると考えられます。

大量のデータを収集しながら、背景雑音を認識して除外するには、効率的で柔軟に拡張できるクラウド計算が必要です。しかし、すでにこれを実現できる技術があり、以前、 多数の航空機の航跡を追跡するために使えると提案したことがあります。

したがって、より大きな課題は、動物の福祉に影響を与えず、自然な行動を妨げることなく、 モノのインターネットの進歩を活用して、動物の大きな集団からデータを記録する方法です。

研究によると、動物に 生体テレメトリー 装置などのセンサーを取り付けると、福祉に深刻な悪影響を及ぼし、行動を変化させ、その結果、収集されたデータを無効にする恐れがあります。もちろん、何世代にもわたり多数の動物にセンサーを取り付けるのは、極めて非現実的です。

より良い方法は、動体検知器などの環境センサーを用いて、生息地周辺での動物の行動の変化を監視することです。データを使えば、通常の行動パターンからの逸脱を自動的に検出できます。

群れの力を活用する

「群衆の知恵」は、インターネットを利用して多様な大勢のユーザーを結集し、特定の課題に取り組む クラウドソーシングによって活用されてきました。たとえば、ウィキペディアの記事の分析、市民科学プロジェクトの実施、クラウドソーシングによる資金調達などがあります。

動物の行動に見られる集団的な変化を見守るために、まさにこの種の概念を動物にも広げる必要があります。このようなプロジェクトに必要な計算量に応じて柔軟に拡張できるクラウドコンピューティング技術は、すでに商用利用できます。

必要な種類のシステムの基盤は、 現在進行中のセキュリティ研究プログラムの一環として整備されてきました。このプロジェクトでは、安全やセキュリティに影響を及ぼす可能性のある変化を認識し、それに適応するクラウドベースのソフトウェアシステムを設計しています。

動物の集団行動を監視する課題に応用すれば、このシステムはセンサーを使って特定の地域にいる動物の大きな群れを検知し、移動の速度や形を監視したり、鳴き声の変化を検知したりできます。もちろん、データの安全性を確保することも重要です。たとえば、密猟などによって動物に危害を加える目的でデータが使われないようにする必要があります。

人間とコンピューターのインターフェースに一般に用いられる手法を動物にも応用できます。動物のためにその手段を設計することで、地震の予測方法が明らかになるかもしれません。それだけでなく、動物から学べることはほかにもたくさんあり、その方法さえ学べれば分かることを示せる可能性があります。

本記事は、 The Conversationとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持していることを意味するものではありません。

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著者:Yijun Yuは、オープン大学コンピューティング・コミュニケーション学部の上級講師です。Clara Manciniは、オープン大学の講師であり、動物・コンピューター相互作用研究室の責任者です。

画像:ひび割れたアスファルトの上を走る車。REUTERS/Stephen Lam。

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