DNVN - 今年9月、ヨーロッパの多くの国々が洪水に見舞われましたが、これはAIを活用した高度な気象予測システムによって予測されていました。AIは過去のデータを低コストで分析することで予測精度を向上させ、従来のモデルよりも優れた結果をもたらしますが、専門家はAIには依然として多くの限界があると指摘しています。
オーストリアで洪水から人々を救助する消防士たち。写真：キーストーンAIモデルは場合によっては物理ベースのモデルを上回る性能を示すものの、常にそうであるとは限らないと、英国レディング大学のアンドリュー・チャールトン＝ペレス教授は述べています。AI予測の精度は入力データの質に大きく依存します。データが不十分であったり、極端な事象が年間を通して、また様々な地域でランダムに発生したりすると、災害予測は困難になります。
チャールトン・ペレス教授は、AI は既存の予測ツールを補完して、異常気象の発生確率を評価する際の精度を向上させるべきだと提言し、データの収集と分析の継続的な改善の必要性を強調しています。
ヨーロッパ気象予報センター（ECMWF）は1月以来、サイクロンや熱波などの異常気象の長期予測を迅速に提供する統合AIシステム（AIFS）を導入しています。最近の評価では、このシステムは特に9月の洪水の一因となった大雨の予測において有効であることが示されています。
しかし、科学者たちは、特に気候変動が加速する中で、異常気象の影響を伝えることが不可欠だと警告しています。欧州環境機関（EEA）の報告書によると、ヨーロッパ大陸は現在の適応努力をはるかに超える重大な気候リスクに直面しており、干ばつ、山火事、高温、洪水はより深刻化するでしょう。
もう一つの課題はデータ処理です。複雑なAIモデルは絶え間ない更新を必要とし、膨大な計算リソースを必要とするため、気候変動につながる排出ガスの増加につながります。この問題に対処するため、MicrosoftやGoogleなどの大企業は、データセンターの維持管理に原子力発電を活用することを検討しています。専門家はまた、洪水貯留エリアや早期警報システムといった物理的なソリューションへの投資を推奨するとともに、洪水が発生しやすい地域での開発を制限することで気候変動リスクを軽減しています。
ベトアン（t/h）
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出典: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496
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