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海底に沈む古代の難破船を探していた。43 歳の海洋考古学者であるフォーリーは、水深 100 フィートの古代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、船長である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ていた。この繰り返しに慣れているのか、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、こ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、その日の調査でまだびしょ濡れになっているダイビング ギアを直した。そして、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ではない」
フォーリーは難破船の発見に情熱を注いでおり、ギリシャ人の同僚たちと共にその日のダイビングスポット、クレタ島の首都イラクリオンの北約13キロメートルに位置する小さな岩だらけの島、ディア島を選んだのもそのためです。イラクリオンは約6000年前から港として栄えてきました。その間、イラクリオン行きの船がディア島の崖に難破したと考えられています。ジャック・クストーは1976年、アトランティス号の探査中に、この島の南岸で複数の難破船を発見しました。フォーリーと彼のチームは、北岸を探索した最初の考古学者となりました。
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、時間をかけずに探すの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回ずつヒレの蹴りで調査するのではなく、自律型無人潜水機（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所には、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。彼は、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、わずか数か所の遺跡で何年も過ごすことができるが、フォリー氏の目的にとって、単独の難破船は統計的に意味が薄く、より大きな対話の中のほんの数語に過ぎない。対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、遺伝子や薬品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す。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。
フォリー氏が数百、あるいは数千もの古代船がどこへ、いつ、そして何を積んでいたのかを特定できれば、コンピューター解析を用いて世界最古の文化の起源を辿ることができ、その過程で、地中海域における文明の伝播を可能にしたのは海上交易だったという自身の中心仮説を検証できるだろう。しかし、そのすべてをコンピューター上で実現するために、彼はまず「地中海の海底全体を極めて詳細に地図化する」ことを目指している。地中海は100万平方マイル近くを覆い、30万隻もの難破船が存在する可能性がある。
今日は特に困難な状況になりそうだ。フォリーのAUVはディアの近くでは機能しない。海底の急峻な崖がロボットのセンサーに干渉するからだ。さらに、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忘れたのだ。フォリーのチームは、沈没船を素早く発見する代わりに、昔ながらの方法で沈没船を捜索せざるを得なかった。彼と潜水パートナーは以前に一度潜水したが、何も見つからなかったのだ。
数分間、船をぐるぐる回し続けた後、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するのがとても楽しみだと話していたので、フォーリーはいつもの同僚ぶりで、ちょうどいいタイミングだと提案し、「運転してもいいかな？」と付け加えた。舵を取り、フォーリーはエンジンをアイドリングまで落とした。ボートは減速し、ディアの黄色い崖に向かって南へ向かう穏やかなうねりの上を漂っていた。気温は約27度（摂氏約30度）、水中の視界は約30メートル。少なくとも何とかコントロールできるようになったフォーリーは、安心した様子で、むしろ嬉しそうだった。
しかし、もし選択肢があったとしても、フォーリーは完璧な日に小さなボートに乗ることはしないだろう。大型ボートに乗ることさえないだろう。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眺めているだろう。
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の分野で始まったデータ収集と分析における革命であるハイスループット技術の最新の受益者です。このアプローチが科学に最もよく浸透したのは、1990年に開始された政府プログラムであるヒトゲノム計画です。研究者たちは13年かけて、ヒトDNAを構成する33億の化学塩基対と2万5000個の遺伝子の配列を解析しました。ハイスループットスクリーニングの基盤は自動化です。ロボットが数百、数千、あるいは数百万ものデータポイントを体系的に収集し、それらを大型コンピュータに入力してパターンを分析します。ヒトゲノム計画の場合、ハイスループットによって科学者はDNA片の塩基対の配列解析を自動化することができました。
ロボットシステムと処理能力の進歩に伴い、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の高いものになりました。そして、分子生物学以外の分野にもこれらの手法を応用し始めています。例えば、薬理学者は数百種類の化合物の生物学的活性を同時に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手法を用いています。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たちは、健康な脳内の1000億個のニューロンの多くをマッピングしています。この研究は、脳全体の接続構造や、損傷した脳のどこに誤配線があるのかを明らかにする可能性があります。
最近まで、海洋考古学はハイスループット技術の適用対象とは考えられていませんでした。この分野に適した自動化システムは存在せず、大規模なデータセットを収集するという概念は、難破船の考古学における標準的な慣行に反するものでした。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つ、あるいは少数の遺跡に何年も滞在することを好みます。考古学は定量化可能なデータよりも解釈に大きく依存することが多いため、歴史学や文化人類学といった他のソフトサイエンスと一括りにされることがよくあります。
フォーリー氏は、海洋考古学を生物学や物理学に近いハードサイエンスへと昇華させようとしている。彼は、一つ一つの難破船を丹念に調査することには関心がないと言う。むしろ、数百、数千も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、そのデータセットから自らの疑問の答えを探ろうとしている。
地中海に浮かぶ古代の難破船のほとんどは、アンフォラ（輸送容器として使われていた二つの取っ手付きの壺）の山に過ぎません。しかし、科学者たちはそれらから情報を引き出す方法を開発しました。考古学者は、かつて船だったアンフォラの山の大きさ（長い間朽ち果てています）とアンフォラの形状を調べることで、難破船の起源と時代を特定できることがよくあります。難破船の位置は、その行き先を示唆する手がかりとなります。
考古学者は、地中海の難破船の年代を、海上貿易が既に確立していたローマ時代またはビザンチン時代に遡らせることが多い。フォーリー氏にとってこれらは有用なデータポイントだが、彼は特に紀元前3500年から1200年にかけての青銅器時代の難破船の発見に焦点を当てている。これらの難破船はこの地域で最初の航海船であったため、その位置や内容から、当時どの文化が互いに交流していたかを示すことができる可能性がある。しかし、これらの難破船は非常に稀である。
「フォー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ます。」フォーリーのデータ主導型海洋考古学アプローチは、全く新しいものではありません。例えば、考古学者AJ・パーカーは1992年に地中海で発見された1,259隻の難破船すべてをカタログ化しました。しかし、フォーリー氏によると、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、船同士の比較が困難です（難破船の中にはよく知られた発掘調査のものもありますが、スポンジダイバーによって偶然発見されたものもあり、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ります）。フォーリー氏のロボットは均一なデータを収集するため、考古学者は難破船同士を直接比較することができます。
フォリー氏は自身の仕事について説明する際、ハイスループット考古学をまるで地中海の難破船がすべて海図化され、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、簡単に説明する。しかし、実際はそうではない。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か月に及ぶ探検には約50万ドル（彼の年間予算の全額）が費やされた。これは、ほとんどの考古学者が5年かけて行うような金額だ。ロボットとその運用に必要なスタッフの費用を賄うため、フォリー氏は他の海洋科学者と同様に、国立科学財団と米国海洋大気庁（NOAA）に助成金を申請している。しかし、彼の資金の大半は他の資金源、主に個人からの寄付によるものだ。難破船の捜索をしていない時は、フォリー氏は潜在的な支援者を募っている。昨年だけでも、彼は数十の資金調達イベントに参加した。
フォーリー氏が民間からの資金調達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、彼は臆することなくそれを実行している。実際、彼は年間予算を5倍の250万ドルに増額しようと躍起になっている。高額な予算について尋ねると、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でしょうか？」。「ミューオンが何なのか、本当に気にしているのでしょうか？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るでしょうか？私は、人間とは何かを理解することは、人間と同じくらい、いや、もしかしたら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・パッカードがヘラクリオン沖でロボット操作のデモンストレーションを即興で見せてくれた。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ぶ長さ5フィートの黄色い魚雷に棒を突き立てていた。その魚雷は実際には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、レムス100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。ロボットは自動的にミッションを中止し、船に戻った。パッカードは棒で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に引き寄せて船上に引き上げようとしていた。
何度も突き上げ、巻き上げ、そして他の技術者の助けを借りて、パッカードは80ポンドの探査機をアルキオン号の甲板に乗せ、傷だらけの探検用ケースに収めた。それから彼とギリシャ人の同僚たちは、ソナーを搭載した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ノートパソコン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浮遊していたが、その後、視界から消え、未踏の海底へと向かった。
フォー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。ソナーを搭載した「音響型」レムスがまず海底をスキャンします。レムスは水面下最大328フィート（約100メートル）まで格子状に進みながら、トランスデューサーから海底全体にソナービームを発射します。この信号は大型魚、岩、難破船などの固体物体に反射し、結果として得られる画像にハイライトとシャドウを生み出します。今回の航海では、音響型レムスに加え、アルキオンの船体に搭載されたマルチビームソナーも搭載されました。これにより、チームは音響型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と思われるものを発見した場合、ビデオカメラを搭載したレムス号を派遣します。ソナー画像は判読が難しい場合があるため、難破船の可能性がある場合はビデオで調査する必要があります。難破船が確認されると、潜水チームが現場に降り立ち、数百枚の写真を撮影します。その後、大学院生がこれらの写真をデジタル合成し、「フォトモザイク」として位置と深度データをタグ付けします。
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ますが、現場では課題が山積しています。まず、地中海は広大です。フォリー氏が今進めているペースでは、海底全体の地図を作るのに2,658年かかります。次に、地中海の海底の多くは流動的で、砂が海底にあるものをすべて覆ってしまいます。3つ目に、ロボットのセンサーは、海底近くの傾斜が急な島や海岸の近くでは作動しません。まさに多くの沈没船が発生する場所です。こうした地域ではダイビングチームが必要となり、発見の速度が遅くなります。また、ダイビングを高速化する機器は高価です。スラスターは1台あたり3,500ドル、リブリーザーは1台あたり15,000ドルかかります。フォリー氏は今回の調査にスラスター4台とリブリーザー6台を持ち込みました。
フォリー氏がこれらの課題を克服し、データを収集できたとしても、次にまた別の難関に直面することになる。それは、データをどう分析するかだ。彼はまだアプローチを明確にしていない。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。しかし、一つの可能性として、船の大きさやアンフォラの形状を識別し、沈没船を時代と起源別に分類し、位置情報や目的地と相関関係を分析できる画像認識ソフトウェアを開発する、と付け加えた。この方法を使えば、例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だろう。もしデータが十分に大規模であれば、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び上がるかもしれない。
パッカードと私がアルキオン号で音響レムスの調査を終えるのを待っていると、船首から数マイル沖に漁船が現れた。パッカードはノートパソコンでレムスを監視していたキャビンから出てきて、トロール船に視線を向けた。彼は眉をひそめてキャビンに戻り、漁師が獲物と一緒にレムスを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ためのコマンドをいくつか入力した。
解釈重視からデータ主導へと分野が移行するのは前例のないことだ、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・ポーター氏は語る。地理学は、定量的かつデータ主導に大きく傾倒し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技術は、多数の情報源からデータを集めてデジタルでインタラクティブな地図を作成する地理情報システムと融合してきた。経済学もまた、解釈重視の科学から数学主導の科学へと変貌を遂げた（ただし、この移行がどれほど成功したかは、誰に聞くかによって異なる）。
ハーバード大学の考古学者で歴史家のマイケル・マコーミック氏によると、考古学者は数十年前からより定量的なアプローチへと移行してきたという。彼らはすでに放射性炭素年代測定やDNA分析といった技術を用いて、物理的な物体をデータに変換している。フォーリー氏の手法は、まさにその次のステップとなる。
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。データが増えれば選択肢も増えます。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、個々の沈没船を実際に訪れる必要がなくなります。重要な沈没船だけをターゲットにできるため、より生産性の高い発掘調査が可能になり、分析や相互参照のためのデータも増え、そこから古代世界をさらに記述するためのパターンが浮かび上がるかもしれません。
ハイスループット考古学は、発掘調査などの従来の技術に取って代わるものではありません。むしろ、これらの方法は相互に補完し合うものだとマコーミック氏は言います。「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、そして航海していた場所を記録する素晴らしいタイムカプセルです」と彼は言います。「しかし、100隻の難破船は、たとえそれぞれの難破船についてほんの少ししか知らなかったとしても、全く異なる種類の証拠を提供してくれます。そして、精巧で、唯一無二で、希少な、完全に発掘された難破船と比較することができます。そして、それらは互いを照らし合わせてくれるのです。」
ギリシャ遠征から2週間後、私はフォーリーに電話をかけ、出発後の状況を確認した。彼はちょうどアテネにあるアメリカ古典学院の評議員会へのプレゼンテーションの準備の最中だった。「なかなか良い成果が出た」と彼は言った。1ヶ月でチームは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、ローマ船はクストーのディア号に関する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述べた。4つの新たな古代の沈没船とクストー号の沈没船が、データベースに新たに5つのデータポイントとして追加された。寄付者たちは青銅器時代の船の発見は難しいと理解していたと彼は述べた。そして、音響レムス号が船を発見したことは勇気づけられると述べ、これは彼のシステムが機能する証拠だと付け加えた。
クレタ島を出発する前から、フォーリーは翌年の探査計画をいくつか練っていた。今春、彼は初めてアルジェリア沖の海域を調査する予定だ。アルジェリアの同僚たちは、船舶搭載のソナーを使って海底の地震断層を探す予定で、フォーリーはその過程で難破船をいくつか発見できると期待している。また、昨年交渉したエジプトとリビアの関係者が「アラブの春」で失脚したため、新たな人脈の構築にも取り組んでいる。
フォーリー氏は、ロボット艦隊の拡大も計画しており、19,685フィートまで潜航可能なレムス6000のような大型AUVを追加する予定だと述べた。追加ロボットにより、地中海の最深部を含む多くの新たな地形の探査が可能になる可能性がある。
「たとえ私たちがそれらについてほんの少ししか知らないとしても、100隻の難破船は、全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発見しました。そのうちのいくつかは従来の方法で発見され、ダイバーとAUVによってデータベースに登録されたものもあります。30万隻には程遠いですが、だからといって彼の研究を軽視する理由にはなりません。フォーリーはどれほど望んでも、実際には30万隻の難破船すべてをカタログ化する必要はありません。様々なクエリにわたって統計的な有意性を達成するには、数百、あるいは数千隻あれば十分でしょう。ロボットと資金を増やせば、彼はそれを実現できるでしょう。たとえそうしなくても、たとえフォーリーが毎年数隻の難破船をデータベースに追加していくだけだとしても、彼は今後25年ほど研究を続けるつもりです。 「他人の研究室に顔を突っ込んで、彼らがやっていることに価値があるのかと尋ねるようなことはしません」と彼は言う。「資金を調達して、外に出てプロジェクトを進め、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は、例えば海底1平方マイル（約1.6平方キロメートル）をソナーでスキャンします。この作業には約4.5時間かかります。ソナーは大きな物体に反射し、明暗を作り出して難破船の大まかな輪郭を明らかにします。
2.ソナー画像で沈没船が示唆された場合、ビデオレムスがその海域を重点的にスキャンします。ビデオレムスは高画質の画像を撮影できないため、視覚データで確認された沈没船は、後日ダイバーチームによって写真撮影されます。
3.海底の崖はソナー信号を妨害するため、海底が崖に近い場所では、フォーリー氏のチームは潜水して沈没船を捜索します。リブリーザーを装備したダイバーは、スキューバダイビング器材を装備したダイバーの約3倍の時間を潜水できます。スラスターを使用することで、自力で泳ぐダイバーの2倍の範囲を調査できます。
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に過ぎませんが、それでも膨大な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とD300のカメラで現場の写真を何百枚も撮影します。これらの写真はモザイク状に合成され（上図）、沈没船の位置と深度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。
