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2021/4/1
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AIは地球環境を守れるか？地球環境は今。 |
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AIは地球環境を守れるか？ 地球環境は今。 AIの予測技術は進歩しつつある。 お気に入りの音楽やモノを ピックアップするという身近なものから、 経済予測と言う遠い未来を 見据えたものまで、 様々な次元での予測が 可能となりつつあります。 さらに、 このコロナ禍には 新型コロナウイルス 感染症の新規感染者数を 予測するグーグルの技術を筆頭に、 ３蜜回避に有効な混雑予測AIや 新型コロナウイルスの変異を 読み取るAIなども登場し、 非常に重宝されています。  近年は 人間を取り巻くあらゆる問題を あらゆるAIで解決する時代。 では、 目まぐるしく変化する 地球環境はどうでしょうか。 多くの人にとってAIと言えば、 大量のデータから学習可能な アルゴリズムを設定する 機械学習です。 （ただし、厳密に言えば「AI」と 「機械学習」とは同義ではなので。 AIは人間よりも優れた能力を 有するだけではないのです。 膨大な量のデーターの中から パターンを抽出し、 情報を清楚化するという一連の タスクを超スピードでこなす 万能な存在であり、 そんなイメージが多くの人々の 中にあるのでしょう。 「AIは人間を超える」という ホーキング博士の発言が 発端を発し、 シンギュラリティー理論 までも登場しました。  こうして、 あらゆる業界のゲームチェンジャーと なり得ることが予測されているAIだが、 そんなAIが困難を極める領域が 気候変動の世界です。 AIがより正確に機能するには、 とにかく膨大な量の データーが必要ですが、 アルゴリズムの訓練に 必要なデーターが 揃っていない。 また気候分野となると、 この１分1秒にも、 我々を取り巻く環境は 変化しています。 その点、 顔認識などの分野とはわけが違う。 気候変動のAIアルゴリズムは 他のジャンルと比較して 精巧に作られ なければならないのです。 さらに、 データーを通じて相関を発見できても 因果関係が見出されるという保証はなく、 AIが気候の物理学に取って 代わるには限界がある。 したがって、 気候関連分野においては物理学の 専門家による補助が必須となります。 機械学習モデルは今や、 物理的な理解なしに 複雑なふるまいを 学習可能な域に達しています。 とにかくデーターが多いほど、 モデルはより正確に制御する。 「現実世界における測定や モニタリング用のマシンを使えば、 不確実性の高い未来に対して より良い決定を下すことができる」 とオックスフォード大学の Natalyia Tkachenko博士は コメントしているが、 とにかく気候変動関連の データーを大量に収集することが、 より高精度なモデルに 繋がると考えている 研究者やエンジニアは少なくない。 こういうわけで、 国連による計らいもあり、 宇宙事業に着手する企業が増加。 現在、 衛星による気候変動関連のデーター 収集が前例のないスピードで 進めれれています。  具体的な事例としては、 南極大陸近辺のアムンセン海で 展開されている 英国人による AIを用いた現地調査が その一つとして挙げられるでしょう。 現在、 南極の氷が解けてなくなりゆく 様子を追跡している最中であり、 将来的には海水の融解状況を 予測可能になると見込んでいます。 その他にも、 すでに海洋の熱波を未然に突き止め、 海面の温度上昇を阻止するAIや、 航空写真を野生動物や 人間の生態を監視するAI, 衛星画像を使って 土地被覆の変化を 追跡するAIなど、 多種多様なツールが登場している。 こうした動きはインドやアフリカなどの 新興国でも顕著に見られるが、 潤沢な自然が身近に存在するからこそ、 自分たちのテリトリー内の自然を 自らの手で守っていこうとする 気持ちの表れとも言えるでしょう。 気候変動の全ての局面をAIが 担うことは難しいかもしれない。 そんなAIにも強みとなる分野がある。 それは空間情報の抽出です。 今後、 気候変動領域においては 空間把握という 強みを発揮しながら、 気候変動の課題解決と 対峙していくことになるでしよう。 １喧嘩はするな、 ２意地悪はするな、 ３過去をくよくよするな、 ４先を見通して暮らせよ、 ５困っている人を助けよ、 あなたなら出来ます応援しています happy&smile by サロンディレクターKai
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