DNVN - 昨年9月、ヨーロッパの多くの国が洪水によって壊滅的な被害を受けましたが、これはAIを活用した高度な気象予報システムによって予測されていました。 AI は、従来のモデルに比べて低コストで履歴データを分析して優れた結果を提供することで予測精度を向上させますが、専門家は AI には依然として多くの限界があると述べています。
消防士たちがオーストリアで洪水から人々を救助している。写真: キーストーン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、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ことがあるものの、常にそうであるとは限らないと述べた。 AI 予測の精度は入力データの品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じてさまざまな地域でランダムに発生したりすると、災害の予測が難しくなります。
チャールトン・ペレス教授は、異常気象の可能性を評価する際の精度を向上させるために、AI が既存の予測ツールを補完すべきだと提案しています。これは、データの収集と分析を継続的に改善する必要性を強調しています。
欧州気象予報センター（ECMWF）は1月以来、竜巻や熱波などの異常気象の長期予報を迅速に提供する統合AIシステム（AIFS）を導入している。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を予測するのに効果的であることが示された。
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極めて重要だと警告している。欧州環境機関（EEA）の報告書によると、欧州大陸は現在の適応努力をはるかに上回る重大な気候リスクに直面している。干ばつ、山火事、高温、洪水はさらに深刻化するでしょう。
もう 1 つの課題はデータ処理です。複雑な AI モデルは継続的な更新が必要であり、大量の計算リソースを必要とするため、気候変動の原因となる排出量の増加につながります。この問題を解決するために、マイクロソフトやグーグルなどの大企業は、データセンターに原子力エネルギーを利用することを検討しています。専門家はまた、気候変動によるリスクを軽減するために、洪水貯留エリアや早期警報システムなどの物理的な解決策に投資し、洪水が発生しやすい地域での開発を制限することを推奨している。
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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