衛星リモートセンシングは、海洋プランクトンの地球規模の動態をモニタリングするための強力なツールです。金子博人 京都大学理学研究科 博士後期課程研究指導認定退学（現所属 協和キリン株式会社 社員）、緒方博之 同大学化学研究所 教授、富井健太郎 産業技術総合研究所人工知能研究センター 研究チーム長、中村良介 同研究センター 総括研究主幹らの研究グループは、植物プランクトンや従属栄養性の原生生物を含むプランクトンの群集タイプを衛星データから予測するモデルを開発しました。
　従来、衛星リモートセンシングの分野では、光合成色素により光学的特性を持つ植物プランクトンをターゲットとして、その大きさや分類群を衛星データから予測するモデルが盛んに開発されてきました。しかし、こうした従来手法では、植物プランクトン以外の生物種にターゲットを拡大できず、プランクトン群集を構成する多様な生物種の全てを捉えきれない問題がありました。そこで研究グループは、全球規模の海洋真核微生物組成データに基づいて、観測地点ごとのプランクトン群集タイプを推定し、その群集タイプを衛星データから予測する機械学習モデルを構築しました。その結果、67％の正解率で群集タイプを衛星データから予測することに成功しました。さらに、このモデルに基づき、過去約20年間にわたるプランクトン群集タイプの全球分布を衛星データから予測し、群集タイプの分布の季節変動や、さらに長期間にわたる変動を捉えることに成功しました。