9月にヨーロッパの一部を洪水が襲ったとき、その破壊の規模は人々を驚かせた。
人工知能で強化された高度な予測システムによって予測されていたため、激しい雨は降るはずがありませんでした。
しかし、事前に警告されたということは、事前に準備をしていたという意味ではありませんでした。
雨は正確に予測されましたが、洪水地域への影響は予測されませんでした。この事実は、ますます頻繁に発生する異常気象に対処することの難しさを浮き彫りにしています。
AI は、さまざまな統計ツールを使用して長年の履歴データを分析し、パターンを予測することで、従来の数値天気予報よりも低コストで天気予報を強化しました。
AI テクノロジーは、都市部の洪水や山岳地帯などの複雑な地形などのイベントに先立って、より具体的な予測を作成できます。
たとえば、Google が資金提供した GraphCast は、再分析データから直接トレーニングされた機械学習ベースの手法で、従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することが判明しました。
再分析データは、最新の予測モデルを使用して再実行された過去の予測に依存し、過去の天気と気候の最も完全な全体像を提供します。
しかし、専門家らによると、知識、情報の利用方法、データ収集モデルを強化するための投資には依然としてギャップがあるという。
英国レディング大学のアンドリュー・チャールトン・ペレス教授（気象学）は、「場合によっては、また変数によっては、AIモデルが物理ベースのモデルに勝てる場合もあるが、その逆の場合もある」と述べた。
問題の 1 つは、AI モデルの有効性は、AI モデルに供給される情報によって決まるということです。
入力データが少ない場合、または極端な現象が一年の異なる時期または異なる地域でより頻繁に発生する場合、気象災害の予測はより困難になります。
「AIベースの天気予報をうまく活用すれば、おそらく極端な現象の可能性を正確に評価し解釈できる、より大規模な予測を生成できるようになり、私たちの予測ツールボックスを補完し強化することになるだろう」とチャールトン・ペレス氏は付け加えた。
コミュニケーションが鍵です
1 月以来、欧州諸国に 1 日 4 回予報を提供する独立組織である欧州中期予報センター (ECMWF) は、人工知能/統合予報システム (AIFS) を使用しています。
このデータ駆動型の予測モデルは、複数の予測を迅速に行い、サイクロンや熱波などの気象現象の長期予測を提供します。
専門家らによると、9月の洪水に先立ったECMWFの測定値は正確だったという。
気象観測所ジオスフィア・オーストリアの広報担当トーマス・ウォスタル氏は、ECMWFの予測を含む数値モデルでは局地的に300～400ミリメートルの雨が予想され、それが現実になったと語った。
しかし科学者らは、たとえ正確な予報があったとしても、特に気候変動により異常気象が頻繁になる時代においては、コミュニケーションが鍵となると述べている。
「（最近の洪水で）何が起こったのかというと、150年から200年に一度の出来事であり、たとえ気象モデルがそれを捉えていたとしても、かなりの不確実性があるということだ」とシュルティ氏は語った。ナス氏は、オックスフォード大学で天気と気候を予測する博士研究員です。
「人々に与える可能性のある重大度に応じて、伝わる方法で警告を発する必要があります。そうすれば人々は、行動を起こさないことのコストが実際にははるかに大きいことに気づくでしょう。そうすれば、彼らは実際に次のように言うでしょう。」より多くのリソースが必要です」と彼女は言いました。
ヨーロッパは時代遅れ？
欧州環境庁の報告書は、欧州は政策や適応策を上回る緊急の気候リスクに直面していると警告した。
EEAは、楽観的な地球温暖化シナリオの下でも、ヨーロッパでは猛暑、干ばつ、山火事、洪水がさらに悪化し、大陸全体の生活環境に影響を与えるだろうと述べている。
洪水の後、欧州委員のジャネス・レナルシッチ危機管理担当者は、この災害は異常ではないと述べた。
「かつては一生に一度あるかないかだった異常気象は、今ではほぼ毎年のように起きている。気候変動という世界的な現実がヨーロッパ人の日常生活にも浸透している」と同氏は語った。
ハイテク起業家の中には、欧州はまだ準備ができていないと言う人もいる。
洪水や地滑りを予測するモデルを開発するノルウェーに拠点を置く7アナリティクスの共同創設者、ジョナス・トーランド氏は、米国の政府や企業には環境危険の評価に慣れているリスク管理者がいるのに対し、欧州では当局の準備が不足していると述べた。
「十分な情報に基づいた意思決定を行うための最小限のデータサポートにもかかわらず、多額の支出が行われていることがよくあります」とトーランド氏は述べ、そのモデルはオスロ、ベルゲン、クリスチャンサンの各都市で使用されている。
同氏は、「AIはこれらのモデルの重要な要素であるが、残念なことに、政府はこれらの高度なAIソリューションに投資したり購入したりしていない」と述べ、政府は「古いデータプロバイダーやコンサルタントに固執している」と信じていると付け加えた。
これらの複雑な AI モデルは、予測の変化に応じて 1 時間ごとに更新を実行する必要があるため、データ処理も課題です。
これには、特により微細なスケールで、多くのコンピューティング能力と多くの時間の両方が必要です。
7Analytics が予測に使用する 1 × 1 メートルのグリッドは、10 × 10 メートルのグリッドよりも 100 倍詳細ですが、処理には 100 倍以上の時間がかかります。
また、高いコンピューティング能力は、大量のエネルギーと水が必要になることを意味します。AI モデルは、気候緊急事態を引き起こす地球温暖化排出量を増大させるため、問題の一部となります。
マイクロソフトやグーグルなどの一部の大手テクノロジー企業は、巨大なデータストレージセンターを運営するために原子力の利用を検討している。
他の科学者らは、当局は予測能力を磨くだけでなく、洪水を安全に貯留できる地域の開発や早期警報システムなどの物理的解決策に投資する必要があると強調している。
また、気候変動による洪水がさらに激化する可能性を考慮して、洪水が起こりやすい地域での開発を最小限に抑え、排出量を制限するという約束を果たす必要がある。
ロンドンのインペリアル・カレッジの上級講師、フリーデリケ・オットー氏は質問に対する電子メールで、「これはデータやテクノロジー、知識の問題ではない。実行力や政治的意志の問題だ」と述べた。
「気候変動の根本原因である化石燃料を世界が燃やしている限り、異常気象は激化し続け、人々が死亡し、家屋が破壊される。この傾向を抑えるには、石油、ガス、石炭を再生可能エネルギーに置き換える必要がある。」
