趣旨

私たち研究者の多くは、自然界への驚きから科学者になりました。身の回りにある花や鳥、木々の美しさだけでは満足できず、自然の奇妙さや不気味さ、説明のつかない複雑さに目を向け、それを探求することにしたのです。しかし、生物学の分野では、私たちの時間のほとんどは、誰もが科学を好きになった理由を忘れてしまうような、繰り返しの多い、気の遠くなるような作業に費やされています。

顕微鏡画像のセグメンテーションとラベリング、塩基配列（DNA/RNAデータ、タンパク質）の分類、ビデオデータの解析・・・。今のところ、このような膨大な作業から解放された科学の夢は、まだ空想にすぎません。というのも、生物学はさまざまな要因（データ共有のための統一フォーマットの欠如など）のせいで、AIブームの恩恵をまだ十分に享受できていないからです。この分野をスピードアップさせ、私たちの職業生活に驚きの感覚を取り戻すのは、私たちの責任です。

AI研究は、その驚くべき進歩の多くをオープンサイエンスの文化に依存しています。参入障壁は他の多くの分野よりもはるかに低く、コードの多くは、アイデアとインターネット接続さえあれば誰でも無料で実行し、調整し、再共有することができます。CASPコンテストはAlphaFoldを生み出しましたし、さらにさかのぼれば、ディープニューラルネットワークが初めて公に成功したのはImageNet分類コンテストでした。

生物学をベースとした他のコンテストでも、統一フォーマットの公開データセットを作成することの利点が、その膨大な労力に見合うものであることを示すことさえできれば、最近のAIの進歩を生物学研究のために活用することができるでしょう。

それこそが、基礎生物学研究所の「コミュニティ科学コンテスト」の目標です。このコンテストは、公開アノテーション画像データベースと人々の知恵を活用し、生物学研究の魅力的な謎にまつわる関心を喚起するイベントです。この何億枚もの写真とそのメタデータから隠された情報を発掘する方法について、アマチュアからプロフェッショナルまで、あなたのアイデアを共有してください。世界中の動植物や菌類の様々な魅力的な種から得られたこのような膨大なデータを使ってみるのです。１枚の写真だけではできないことは何でしょうか？

コンテストの第1段階では、最も優れたアイデアが選ばれ、iPad Proから賞状まで、さまざまな賞品が授与されます。コンテストの第2段階では、第1段階で選ばれたアイデアを実行に移し、その結果を発表する研究チームを募り、一般の人々を巻き込みながら、次世代の科学者の自主的な思考を促します。

このコンテストのコンセプトに共感して頂き、周囲の研究者の方に周知していただき、そして、ぜひあなたも参加してみてください！

コンテスト運営チーム