--ポスター画像--
この点で、AI技術が重要な役割を果たすと考えられます。AIは複雑なパターンを識別し、大量のデータから迅速に有用なモデルやルールを抽出する能力を持っています。その特徴を活かし生物学の新たな地平の開拓が期待されます。
基礎生物学研究所では、その観点からAI研究者との交流を深める活動を進めてきました。中部大学との連携協定もそのひとつです。基礎生物学研究所の生命科学者と中部大学のAI研究者との交流を通じて、新しい科学を切り拓き次世代の研究者を育てる試みです。
一昨年にはアイデアコンテスト（Ideathon）を開催し、コミュニティ科学由来の多量の生物画像をAI技術を駆使することによって、これらの画像からどのような洞察を得られるか、また、その洞察をどのように得るかのアイデアを競いました。
昨年にはハッカソンコンテスト（Hackathon）を開催し、ideathonの優秀な作品（中部大学の新谷正嶺先生の作品）「カワセミ」を題材にし、一枚あるいは複数のカワセミの画像から３Dモデルを構築しました。
本コンテストでは、AI技術とバイオロジーを組み合わせた体験型イベントを実施します。参加者はグループごとに、カワセミの実写写真とAIで生成した3Dモデルを比較・観察し、実物とAI生成物の違いや共通点、その特徴について検討します。その結果をもとに意見交換やグループ発表を行い、優れた発表については表彰します。
本イベントを通じて、AIとバイオロジーそれぞれの分野への興味・関心を高めるとともに、両分野を組み合わせることで生まれる新たな視点や可能性に触れ、科学的な探究への関心を深めることを目的とします。また将来的には、両分野が融合した学術研究やイノベーションを担う、若手人材育成につながることが期待されますので、あなたのご参加をお待ちしております。
カワセミの写真とAIで作った3Dモデルを見比べ、本物らしさを支える形や色を探るイベント
気になる箇所を図で示し、別の写真や角度でも確かめ、その発見をチームで発表
2025年ハッカソンコンテストの入賞作品
上級課題は、野外写真特有の背景の複雑さ・遮蔽（足が隠れる等）・光条件のばらつきなどにより難度が高く、今回は参加者からの最終提出はありませんでした。
そこで運営チームは、上級課題の到達点を示し、次の挑戦が行いやすくなるように、追試可能な公式参考実装「Reference-to-One（R2O）」を作成し、公開しました（開発：新谷正嶺） 。
Reference-to-One（R2O）は、単純な背景除去だけでは得られない像を、参照画像の活用により再現します（詳細は上級ページ）。