AAAIフェロー、ターニャ・バーガー＝ウルフ氏インタビュー：生態学、生物多様性、保全のためのAI
本インタビューでは、AAAIフェローに選出されたターニャ・バーガー＝ウルフ氏が、AIと生態学の交差点における先駆的な研究、特に生命の樹の基盤モデルBioCLIPの開発、生物多様性モニタリングや保全への応用、そして科学におけるAIの将来について語ります。
毎年、AAAIは人工知能分野に多大で持続的な貢献をした個人をフェローとして表彰しています。今後数か月にわたり、2026年のAAAIフェローの一部にインタビューを行います。今回は、「自然のためのAIの進歩、科学から生物多様性と保全への影響への重要な貢献」によりフェローに選出されたターニャ・バーガー＝ウルフ氏に話を聞きました。生物学の基盤モデルの最新研究、そのモデルが提供する洞察、長年にわたる興味深い共同研究、そして将来の展望について伺いました。
バーガー＝ウルフ氏は、オハイオ州立大学のコンピュータサイエンス・工学、電気・コンピュータ工学、進化・生態・有機体生物学の教授です。研究分野は、生態学、生物多様性、保全のためのAIで、AI、自然科学、そして生態系のモニタリングと保護の実践が交差する独自の領域です。彼女の仕事は、基礎研究から政策立案者や現場の実践者との協力によるソリューションの展開までをカバーしています。
研究の動機について、彼女は、現存する種のうち名前がついているのはわずか200万種で、推定総数は3000万から5000万種に上るため、私たちは生命について極めて限られた知識しか持たず、種を発見・命名するよりも速いペースで失っていると指摘します。そのため、生物多様性のモニタリング、つまり何が存在するのかを知ることが大きな動機となっています。
彼女は、米国国立科学財団（NSF）が資金提供するイメージオミクス研究所（Imageomics Institute）と、NSFとカナダ自然科学・工学会議（NSERC）が共同資金提供するAIと生物多様性変化グローバルセンター（ABC）を率いています。イメージオミクスは、画像から生物の形態や行動などの形質を抽出する新しい分野です。
彼女のチームの主要プロジェクトは、生命の樹の基盤モデルの構築です。最初のバージョンBioCLIPは2024年にリリースされ、CVPR 2024で最優秀学生論文賞を受賞しました。このモデルは、分類学の構造を機械学習に組み込むことで、種の分類だけでなく、新種の発見や異なる分類レベルでの検索を可能にしました。第2版BioCLIP2は2025年12月のNeurIPSでスポットライト論文として発表され、2億1400万枚の画像をカバーし、既知種のほぼ半数を網羅しました。モデルの埋め込み空間では、種ごとのクラスタリングに加えて、年齢、性別、健康状態によるサブクラスタリングが自動的に現れました。
実用的な応用としては、ダーウィンフィンチのくちばしの形状分析や、人間には識別が難しい蛾の赤色表現型の検出などが挙げられます。さらに、オハイオ州立大学の感染症研究所との協力により、BioCLIP2を微調整して画像からダニを識別するシステムを開発し、90%以上の精度を達成しました。これは、オハイオ州でダニの種類が急増し、ライム病などの公衆衛生問題が深刻化している中で重要な成果です。今後は、農村部の住民が昆虫の写真を撮るだけで病原体を持っているかどうかを判定できるアプリの開発を目指しています。
将来の展望として、バーガー＝ウルフ氏は、モデルがすでに新種の候補をフラグ付けしていること、全米生態観測ネットワーク（NEON）との協力でデータ処理を加速していることを挙げます。また、AI対応のスマートフィールドラボの建設を構想しており、AIを科学のパートナーとして多様なモダリティやスケールを統合するシステムへと進化させる必要性を強調しています。
彼女はまた、Wildlabsとの協力を通じて、Nature Review Biodiversity誌にAIを用いて生物多様性の知識ギャップを埋める展望論文を発表しました。現在のAIはデータ処理の高速化と大規模化が中心ですが、今後はシステム全体の理解とモデル化、仮説生成へと移行すべきだと述べています。