草原のボックスガムの森林地帯は、かつて東南オーストラリアの数百万平方キロメートルを覆っていたが、現在では5%未満しか残っていない。大きな古木の消失は、生息地としてそれらに依存する多くの鳥類やその他の動物にとって危機となっている。
この生息地を置き換えることは容易ではない。数世紀の歳月を経た木を短期間で作り出す方法はない。
我々にできることの一つは、木が生きられない、あるいは若すぎて小さすぎる劣化した環境において、大きな古木の特徴を模した人工構造物を作ることである。我々は、オーストラリア首都特別地域公園保全局と協力して、キャンベラのモロンロー地域でまさにこれを行っている。
これらの人工構造物を構築するためには、動物の視点から見て何が良い生息地となるかを知る必要がある。そしてそれを見出すために、AIと機械学習を活用して、この場合は鳥類と樹木という非人間の利害関係者を設計プロセスに含める方法を開発した。実質的に、我々は大きな古木を主任設計者として、そして鳥類をその作品の目利きとして登用したのである。
樹木、鳥類、電柱
モロンローは、かつては繁栄していたが現在は分断され損なわれた生態系を有している。大きな古木はますます稀少になっている。
これらの樹木の中には500年以上のものもあり、鳥類の営巣、採餌、休息に不可欠な複雑な樹冠構造を提供している。都市開発が拡大し古木が枯死する中で、これらの巨木が残した空白を埋めることが課題となっている。
改良された電柱や移設された枯れ木（またはスナッグ）は、以前から生息地の代用とし てこの地域に導入されてきた。これらの構造物は、高い止まり木、巣箱、樹皮など、植林された苗木にはない重要な生息環境の特徴を提供することができる。しかし、大きな老木のどの特徴が鳥にとって重要であるかを正確に理解することは非常に困難であり、人工構造物の価値は限定的である。
画像やその他のデータを注意深く分析することで、こうした特徴を見分けることができる。例えば、私たちと共同研究者たちは、鳥が止まったり巣を作ったりするのに、水平に伸びた小さな枝を好むことを発見した。
鳥を研究することで、樹木がすでにデザインした特定の特徴に対する鳥の好みを知ることができる。私たちの次の課題は、この情報を使ってより良い生息地構造を設計することだった。
木から学ぶ
私たちは、データの取得、予測モデリング、反復設計を含むプロセスを使用した。複雑な空間データの解釈には、AIと機械学習が不可欠だった。
まず、各樹木の表面の1平方センチメートルごとに何百万もレーザー光線を反射させることで、樹冠を点群としてマッピングした。次に、アルゴリズムを使用して、枝の方向、大きさ、連結性などの重要な属性を特定し測定した。これらの属性に対する鳥類の選好をより良く理解することで、人工的な代替物の設計に情報を提供できる。
次に、鳥類の行動を予測する統計モデルを開発した。これらのモデルは、オーストラリア国立大学のPhilip Gibbonsが主導した鳥類の相互作用に関する長期的な観察に基づいている。人工的な枝を鳥類がどのように利用するかをシミュレーションすることで、彼らのニーズにより適合するよう設計を改良できた。
人工生息地の再考
人工的な樹冠の多様性を生成するために、さらなるアルゴリズムを開発した。結果として得られた設計を人間の目から見て樹木にどれだけ似ているかで判断するのではなく、我々の鳥類行動モデルを使用して、これらの構造物が鳥類の住民にどのように役立つかを判断した。
我々の追加的な目標は、設置、再構成、撤去が容易な軽量構造物を作ることであった。シミュレーションの結果、これらの構造物は、電柱や立ち枯れと比較して、生息地の適合性を大幅に向上させることができることが示された。
フィールドへの回帰
現在、我々の設計に基づいてプロトタイプを構築しているが、このプロセスの最終段階は、鳥類の意見を聞くためのフィールドテストである。鳥類は、人工構造物との相互作用を通じて、その特性に関するフィードバックを提供できる。このテストは、設計をさらに改良するのに役立つ。
鳥類や樹木のような非人間の利害関係者のための設計プロセスであっても、現在は人間の視点と専門知識が支配的である。我々の発見は、創造的貢献と判断の範囲を広げることで、設計プロセスを改善できることを示している。この設計プロセスの成果は、「継続的サービス」の形を取り、持続可能な方法で避難所やその他の資源を提供できる。
より優れた人工構造物の構築を目指す一方で、大きな古木の真の代替物はないことを忘れてはならない。我々は、現存する樹木を保護し、将来のためにさらに多くの木を植えなければならない。
設計のより広範な意義
キャンベラで我々が使用した人間以上の設計の原則は、より広範な応用可能性を持っている。世界中の多くの環境が同様の課題に直面している。設計と計画に対する現在のアプローチを再考することで、多様な生命体のためのより包括的で回復力のある環境を創造できる。
本質的な変化は、他の種を革新者および設計の専門家参加者として扱うことである。クジラ、コウモリ、ミツバチとのコミュニケーションを図る既存の取り組みを拡張し、このアプローチではAIを使用して非人間の生命体からの入力を取り入れ、新しくより良い設計を生み出す。
我々のケーススタディは、非人間の存在を含む参加型アプローチが、人間のバイアスを回避できることを示している。その結果、はるかに広範な可能性のある設計を開拓できる。
公平な設計
世界は多くの緊急の環境危機に直面している。この課題に取り組むには、革新的で包括的な設計アプローチが必要である。樹木はすでに優れた設計者であり、鳥類はその作品の優れた審査員である。彼らの意見を取り入れることで、より優れた「人間以上の」設計を創造できる。
AIを使用して非人間の利害関係者に声を与えることで、多くの種が共生できるより良い解決策につながると我々は考える。キャンベラでの我々の取り組みは、参加型設計がすべての生命体にとってより公平で持続可能な未来を創造できる例である。
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