データの海: 新しい方法で沈没した宝物を探す

昨年 10 月初旬、ブレンダン・フォーリーはエーゲ海の真ん中で小さなゴムボートに乗って輪を作っていた。43 歳の海洋考古学者は、水深 100 フィートの古代の難破船を探している 3 人のダイバーを待っていた。錨を下ろす代わりに、船長のギオルゴスという名のぽっちゃりしたギリシャ人はハンドルを左舷に強く握り、ボートをぐるぐる回した。同じことを繰り返すことに慣れているのか、それとも単に気にしていないのか、ギオルゴスは円を描くことを気にしていないようだった。しかし、その繰り返しがフォーリーをいらだたせていた。彼はウェットスーツのジッパーをいじり、その日の早い時間に自分で行った調査でまだびしょ濡れになっているダイビング ギアを整理した。そして、彼は私の隣に座り、海で生計を立てている人には珍しい告白をした。「小さなボートは嫌いだ」と彼は言った。「大きなボートもあまり好きじゃない」

フォリーが好むのは難破船の発見で、それが彼とギリシャ人の同僚たちがその日のダイビングスポットに選んだ理由である。クレタ島の首都イラクリオンの北約 8 マイルにある小さな岩だらけの島、ディア島である。この都市は 6,000 年ほど前から港として機能してきた。その間、イラクリオン行きの船の多くがディア島の断崖で難破したと思われる。ジャック・クストーは 1976 年にアトランティスの探索中にこの島の南岸で数隻の難破船を発見した。フォリーと彼のチームは北岸を探索した最初の考古学者であった。

フォリー氏は難破船の発見が好きで、過去 14 年間で 26 隻の難破船を発見、または発見を手伝ったが、少なくとも従来の方法では、時間をかけて探すことはあまり好きではない。フォリー氏は、ダイビング チームを派遣して 1,000 フィートの横断線を 1 度にヒレを蹴って調査するのではなく、自律型潜水艇 (AUV) を使用して広大な海底を調査することを好んでいる。ロボットがうまく機能しない場合は、閉回路式リブリーザーとスラスターを装備したダイバーを派遣し、より広い範囲をカバーできるようにする。フォリー氏は、より多くの情報が必要なため、より速く進みたいと述べている。海洋考古学者は数か所の遺跡で何年も過ごすことができるが、フォリー氏の目的からすると、1 つの難破船は統計的に意味が薄く、より大きな会話の一部に過ぎない。会話全体を理解するには、海洋考古学者は多くの難破船を調査し、それらの間のパターンを特定する必要がある。フォーリーのモデルは、発掘と解釈というソフトサイエンスではなく、遺伝子や薬物の研究者が展開するハイスループットスクリーニングというハードサイエンスであり、彼らは産業レベルの速度でデータを収集し、通常の分析では検出できない微妙なパターンを検出できる強力なコンピューターでそのデータを分析します。

フォリーが、数百、あるいは数千もの古代船がいつどこへ向かったのか、何を積んでいたのかを突き止めることができれば、コンピューター分析を使って世界最古の文化の起源をたどることができ、そうすることで、地中海域に文明が広まったのは海上貿易によるものだという彼の中心仮説を検証できる。しかし、そのすべてをコンピューター上で行うには、まず「地中海の海底全体を極めて詳細に地図化」する必要がある。地中海は、ほぼ 100 万平方マイルの広さがあり、30 万隻もの難破船があるかもしれない。

今日は特に難しいことが分かりました。フォリーの AUV はディアの近くでは機能しません。海底の急峻な崖がロボットのセンサーに干渉するからです。また、誰かがスラスターの重要な部品をイラクリオンのドックに置き去りにしました。フォリーのチームは、難破船を素早く見つける代わりに、昔ながらの方法で難破船を捜索するしかありませんでした。彼とダイビング パートナーは以前に 1 度ダイビングをしましたが、何も見つかりませんでした。

さらに数分間、ぐるぐる回った後、フォーリーは行動を起こした。朝早く、ジョルゴスがこの辺りでダイビングをしたら楽しいだろうと話していたので、フォーリーは、いつもの同僚らしい態度で、ちょうどいい時間だからそうしようと提案し、「運転してもいいかな？」と付け加えた。舵を取ったフォーリーは、エンジンをアイドリングまで下げた。ボートは減速し、ディアの黄色い崖に向かって南に向かう穏やかなうねりに浮かんでいった。気温は約 80 度、水中の視界は約 100 フィート。少なくとも何かをコントロールできるようになった今、フォーリーは快適そうに見え、幸せそうでさえあった。

しかし、もし選択権があれば、フォーリー氏は完璧な日でも小型船には乗らないだろう。大型船に乗ることすらしないだろう。その代わりに、イラクリオンのタイル張りのパティオに座り、ロボットが収集した最新のデータをじっくりと調べるだろう。

海洋考古学は、数十年前にコンピュータサイエンスと製造業で始まったデータ収集と分析の革命であるハイスループット技術の最新の受益者です。このアプローチは、1990年に開始された政府プログラムであるヒトゲノムプロジェクトで科学に最もよく浸透しました。13年で、研究者はヒトDNAを構成する33億の化学塩基対と25,000の遺伝子を配列しました。ハイスループットスクリーニングの基礎は自動化です。ロボットは数百、数千、または数百万のデータポイントを体系的に収集し、パターンを分析する大型コンピューターに入力します。ヒトゲノムプロジェクトの場合、ハイスループットにより、科学者はDNA片の塩基対の配列決定を自動化できました。

ロボットシステムと処理能力が進歩するにつれ、ハイスループットスクリーニングはより高速かつ信頼性が高まった。そして分子生物学以外の科学者も、これらの方法をそれぞれの分野に応用し始めている。例えば薬理学者は、数百の化合物を同時に生物学的活性についてスクリーニングすることで、潜在的な新薬を発見するためにこれらの方法を使用している。また、ヒューマンコネクトームプロジェクトの神経科学者は、健康な脳の1000億個のニューロンの多くをマッピングしている。この研究により、脳全体のつながり方や、損傷した脳のどこに誤配線があるかが明らかになる可能性がある。

最近まで、海洋考古学はハイスループット技術の対象にはなりそうもありませんでした。この分野に適した自動化システムは存在せず、大量のデータセットを収集するという概念は、難破船の標準的な考古学の慣例に反しています。多くの遺跡をざっと調査するよりも、ほとんどの考古学者は 1 か所または少数の遺跡に何年も留まることを好みます。考古学は定量化可能なデータよりも解釈に頼ることが多いため、歴史学や文化人類学などの他のソフトサイエンスとひとまとめにされることがよくあります。

フォリー氏は海洋考古学を生物学や物理学に近いハードサイエンスにしようとしている。彼は、すべての難破船を丹念に調査することには関心がないと語る。むしろ、数百、数千の難破船の発見を自動化し、それらを大規模なデータセットに変換し、難破船そのものではなくそのデータセットを精査して疑問の答えを見つけ出そうと計画している。

地中海の古代の難破船のほとんどは、輸送容器として使われていたアンフォラ（2つの取っ手が付いた壺）の山に過ぎない。しかし、科学者たちはそこから情報を引き出す方法を開発した。考古学者は、その山の大きさ（かつては船だったが、長い間朽ち果てている）とアンフォラの形を調べることで、難破船の起源と時代を特定できることが多い。難破船の位置は、その行き先のヒントを与えてくれる。

考古学者は地中海の難破船の年代を、海上貿易がすでに確立していたローマ時代またはビザンチン時代のものとしていることが多い。これらはフォーリー氏にとって有用なデータポイントだが、同氏は特に、紀元前3500年から1200年までの青銅器時代の難破船の発見に注力している。これらはこの地域で最初の航海船であったため、その位置と内容から、当時どの文化が互いに接触していたかがわかる可能性がある。しかし、それらは極めて稀である。

「フォリーは海洋考古学を生物学や物理学に近いハードサイエンスにしようとしている」。フォリーの海洋考古学に対するデータ主導のアプローチは、まったく新しいものではない。たとえば、1992年に考古学者AJパーカーは地中海で知られている1,259隻の難破船すべてをカタログ化した。しかし、そのデータは初歩的なものであり、収集方法に一貫性がないため、ある船を次の船と比較することが難しいとフォリーは言う（難破船の中にはよく知られた発掘調査のものがあるが、スポンジダイバーが偶然発見した船もあり、専門家が発掘した難破船とは異なり、年代や起源によって適切に分類されていない可能性がある）。フォリーのロボットは均一なデータを収集するため、考古学者は難破船を直接比較できる。

フォリー氏は自分の仕事について説明する際、ハイスループット考古学は簡単そうに聞こえる。まるで地中海の難破船がすべて地図化され、デジタル化され、保管されるのは時間の問題であるかのように。しかしそうではない。フォリー氏のアプローチは実証されておらず、技術的に難しく、費用もかかる。クレタ島への1か月にわたる探検には約50万ドルがかかった。これは彼の年間予算のすべてであり、ほとんどの考古学者なら5年かけてまかなう金額だ。ロボットとそれを動かすのに必要なスタッフの費用を賄うため、フォリー氏はほとんどの海洋科学者と同様、米国立科学財団と米国海洋大気庁に助成金を申請している。しかし資金の大半は他の資金源、主に個人の寄付者から得ている。難破船の捜索をしていないときは、フォリー氏は支援者になりそうな人を募っている。昨年だけでも、数十の資金調達イベントに参加した。

フォーリーが民間資金集めに力を入れているのは、ほとんどの科学者にとって異例だが、彼はそれを臆面もなく行っている。実際、彼は年間予算を5倍の250万ドルに増やそうとしている。高額な予算について私が尋ねると、彼はこう言った。「物理学者はCERNのような数十億ドル規模の施設を所有できるのに、考古学者はなぜできないのか。ミューオンが何なのか、本当に気にしているのですか？物理学者以外に、ミューオンが何なのかを本当に気にしている人はいますか？私は、人間とは何かを理解することが、人間であることと同等か、あるいはそれ以上に重要だと主張します。」

ディアへの遠足から数日後、グレッグ・パッカードがイラクリオン沖でロボットの操縦を即興で実演してくれた。マサチューセッツ州のウッズホール海洋研究所の細身の技術者であるパッカードは、調査船アルキオンの船尾でバランスを取りながら、手の届かないところに浮かんでいる長さ5フィートの黄色い魚雷に棒を突き刺していた。その魚雷は実はレムス100で、ウッズホールから借り受けた37万5000ドルの自律型ロボットで、ビデオカメラを搭載していた。80分間の調査の3分の1が経過した時点で、ロボットに水漏れが発生した。自動的にミッションを中止し、船に戻った。パッカードは棒を使ってロボットの上部にループを引っ掛け、アルキオンのウインチの方に引っ張って船上に引き上げようとしていた。

何度も突き刺したりウインチで引っ張ったり、他の技術者の助けを借りたりした後、パッカードは重さ 80 ポンドの船をアルキオンのデッキに乗せ、傷だらけの探検用ケースに入れた。それから彼とギリシャ人の同僚数人は、ソナーを装備した 2 台目のレムスを船尾から打ち上げた。パッカードが耐久性の高いラップトップから追跡システムをテストしている間、ロボットはしばらく水面を泳ぎ、その後視界から消えて海底の未調査の部分に向かった。

フォリーのデータ収集システムは、この 2 台のレムス ロボットを中心に構築されています。ソナーを装備した「音響」レムスが最初に海底をスキャンします。レムスは水面下最大 328 フィートをグリッド パターンで移動し、トランスデューサーが海底全体にソナー ビームを送信します。これらの信号は、大型の魚、岩、難破船などの固体に反射し、結果として得られる画像にハイライトと影を生成します。この航海では、音響レムスに加えて、アルキオンの船体に搭載されたマルチビーム ソナーが使用されました。これにより、チームは音響レムスよりも解像度は低いものの、海底の広い範囲をスキャンしました。

パッカード氏は、ソナーデータの中に難破船の影が見つかると、ビデオカメラを搭載したレムス号を派遣する。ソナー画像は判読が難しいため、難破船の可能性がある場合はビデオで調べる必要がある。難破船が確認されると、ダイビングチームが現場に降りて何百枚もの写真を撮影する。その後、大学院生がこれらの写真をデジタルでつなぎ合わせ、位置と深度データを「フォトモザイク」にタグ付けする。

陸上でロボットにデータを収集させてコンピューターで分析させるのは素晴らしいアイデアのように思えるが、現場では課題が山積している。まず、地中海は広大だ。現在のペースで進めば、海底全体の地図を作るのに 2,658 年かかる。次に、地中海の海底の多くは流動的で、海底にあるものはすべて砂で覆われてしまう。3 つ目に、ロボットのセンサーは、海底近くに急勾配がある島や海岸の近くでは作動しない。まさに沈没船が数多く沈む場所だ。こうした地域ではダイビング チームが必要で、発見のペースが遅くなる。ダイビングをスピードアップする装備は高価だ。スラスター 1 台あたり 3,500 ドル、リブリーザー 1 台あたり 15,000 ドルの費用がかかる。フォリーは今回の調査にスラスター 4 台とリブリーザー 6 台を持っていった。

フォリー氏がこれらの課題を克服してデータを収集できたとしても、次に直面するのは、それをどう分析するかという別の障害だ。彼はまだアプローチを定義していない。私が尋ねたところ、データ分析は「先送り」する問題だと答えた。ただ、船のサイズやアンフォラの形を識別し、沈没船を時代や起源で分類し、それを位置データや潜在的な目的地と相関させることができる画像認識ソフトウェアを作成することは、1つの可能性だとは言っていた。この方法なら、たとえばエーゲ海南部にある青銅器時代の沈没船をすべて特定できる。データが十分に大きければ、データのパターンから、フォリー氏が思いもよらなかった疑問が浮かぶかもしれない。

パッカードと私がアルキオンに座って音響レムスの調査が終わるのを待っていると、船首から数マイル離れたところに漁船が現れた。パッカードはノートパソコンからレムスを監視していたキャビンから出てきて、トロール船をじっと見た。彼は顔をしかめてキャビンに戻り、漁師が獲物と一緒に網で捕獲しないように、レムスをより安全な海域に再プログラムするコマンドをいくつか入力した。

解釈重視からデータ重視へと分野が移行するのは前例がないわけではない、とカリフォルニア大学ロサンゼルス校の歴史学者で科学の定量化を専門とするセオドア・ポーター氏は言う。地理学は、定量的かつデータ重視に大きく変わった分野の一例だとポーター氏は言う。過去 50 年間で、製図技術と静的地図作成法は地理情報システムと融合し、多数の情報源からデータを集めてデジタルのインタラクティブな地図を作成している。経済学も解釈重視の科学から数学重視の科学へと変貌を遂げた (ただし、この移行がどの程度成功したかは、聞く相手によって異なる)。

ハーバード大学の考古学者で歴史学者のマイケル・マコーミック氏は、考古学者は数十年前から定量的なアプローチに移行していると語る。彼らはすでに放射性炭素年代測定やDNA分析などの技術を使って物体をデータに変換している。フォーリー氏の方法は次のステップだ。

このステップを踏めば、自己永続的なデータ フィードバック ループが構築されます。データが増えると選択肢も増えます。考古学者は、調査する価値があるかどうかを判断するために、各難破船を実際に訪問する必要がなくなります。重要な難破船だけをターゲットにできるため、より生産的な発掘が可能になり、分析や相互参照に使用できるデータが増え、そこからパターンが浮かび上がって古代世界をさらに詳しく記述できるようになります。

ハイスループット考古学は、発掘などの古い技術に取って代わるものではありません。むしろ、これらの方法は補完的であるとマコーミックは言います。「精巧に発掘され公開された難破船 1 隻は、沈没した時間と場所、航海した場所に関する情報が詰まった素晴らしいタイム カプセルです」とマコーミックは言います。「しかし、100 隻の難破船は、たとえそれぞれについて少ししか知らないとしても、精巧でユニークで希少な完全に発掘された難破船と比較できるまったく異なる種類の証拠を与えてくれます。そして、それらは互いに明らかにし合うでしょう。」

ギリシャ遠征の2週間後、私は出発後の状況を知るためにフォーリーに電話した。彼はアテネのアメリカ古典学院の理事会へのプレゼンテーションの準備中だった。「なかなかいい成果が出た」と彼は言った。1か月でチームは8隻の沈没船を発見した。確かにそのうち3隻は現代のもので、5隻の古代の沈没船のうち1隻、ローマ船はディア号に関するクストーの研究で以前から知られていた。ダイバーもロボットも青銅器時代の沈没船を発見したことはなかった。

それでもフォーリー氏は落胆していないと語った。4つの新たな古代の沈没船とクストー号の沈没船は、データベースに追加される5つのデータポイントだ。寄付者たちは青銅器時代の船が見つかる可能性は低いことを知っていたと彼は語った。また、音響レムス号が船を発見したことは励みになったと語り、これは彼のシステムが機能する証拠だと彼は語った。

クレタ島を出発する前から、フォリーは翌年のいくつかの探検を念頭に置いていた。今春、彼は初めてアルジェリア沖の海域を調査するかもしれない。アルジェリアの同僚たちは、海底の地震断層を探すために船に取り付けたソナーを使用する予定で、フォリーはその過程でいくつかの難破船を見つけるためにそのソナーを頼りにしている。彼はまた、エジプトとリビアで新たな人脈を確立しようともしている。昨年交渉した相手がアラブの春で追放されたためだ。

フォリー氏は、ロボット艦隊の拡大も計画しており、19,685フィートまで潜れるレムス6000のような大型AUVを追加する予定だと語った。ロボットを追加することで、地中海の最深部までも含め、多くの新しい地形を探索できるようになる。

「100隻の難破船は、たとえそれらについてほんの少ししか知らないとしても、まったく異なる種類の証拠を与えてくれます。」クレタ島への探検の後、フォーリーは34隻の古代の難破船を手に入れました。そのうちのいくつかは従来の方法で発見され、他のものは彼のダイバーとAUVが彼のデータベースで発見しました。30万隻には程遠いですが、彼の仕事を否定する理由にはなりません。彼はどれほど望んでも、30万隻の難破船すべてをカタログ化する必要はないのです。さまざまなクエリにわたって統計的有意性を達成するには、数百、あるいは数千隻で十分で​​しょう。ロボットと資金がもっとあれば、それは可能です。そして、たとえそうしなくても、たとえフォーリーが年に数隻の難破船をデータベースに追加し続けるだけだとしても、彼は今後25年ほどこの仕事を続けるつもりです。 「私は他人の研究室に顔を出して、彼らがやっていることに価値があるかどうか尋ねたりはしません」と彼は言う。「資金を調達して外に出てプロジェクトを実行し、論文を発表できるなら、それ以上の検証は必要ないのです」

難破船をより早く発見

1.音響探査機レムス 100 AUV は、例えば、海底の 1 平方マイルの領域をソナーでスキャンします。この処理には約 4.5 時間かかります。ソナーは大きな物体に反射してハイライトと影を作り出し、難破船の大まかな輪郭を明らかにします。

2.ソナー画像が難破船を示している場合、ビデオ レムスがそのエリアをターゲット スキャンします。ビデオ レムスは高画質の画像を撮影できないため、視覚データによって確認された難破船は、後でダイバー チームによって写真に撮られます。

3.海底の崖はソナーの信号を妨害するため、海底が崖の近くにある地域では、フォリーのチームは潜水して難破船を捜索します。リブリーザーを装備したダイバーは、スキューバ ギアを装備したダイバーよりも約 3 倍長く潜水できます。スラスターを使用すると、自力で泳ぐダイバーが調査できる範囲の 2 倍の範囲をカバーできます。

難破船の肖像

紀元前 4 世紀のこの沈没船のような古代の沈没船は、ほとんどがアンフォラの残骸の山ですが、それでも大量のデータが含まれている可能性があります。沈没船が特定されると、ダイバーは Nikon D100 および D300 カメラでその場所の写真を何百枚も撮影します。それらの写真は [上] のようにフォトモザイクにまとめられ、沈没船の位置と深さに関する情報がタグ付けされます。

ブルック・ボレルはポピュラーサイエンス誌の寄稿編集者です。ブルックリン在住です。