一部の AI テクノロジーは、自然災害の初期兆候の検出に役立ちます。
地震、津波、洪水、森林火災、熱帯暴風雨など、ますます激しさを増し予測不可能な自然災害が発生する中、人工知能 (AI) は、人々が早期に警告を発し、被害を最小限に抑えるのに役立つ強力な支援ツールになりつつあります。
データから学習し、異常を検出する
自然災害が発生する前に、自然は多くの場合、早期警報信号を「送信」します。たとえば、大地震の前の小さな揺れ、津波の前の海面変化、超大型台風の前兆となる異常な雲構造などです。
気象、地質、衛星画像などのデータ量は増加の一途を辿り、人間が時間内に処理することが困難になっています。まさに、AIが真価を発揮する時です。
AIベースの災害警報システムは、多くの先進技術を活用しています。具体的には、機械学習（ML）は地震、水文、気象データから異常な信号を検出するのに役立ち、ディープラーニングは衛星画像や気象レーダーの分析をサポートし、嵐の雲構造を自動的に特定し、進路と強度を計算します。
さらに、危険エリアに設置されたIoTデバイスからのリアルタイムデータ処理技術により、振動、潮流、風速などの情報を継続的に提供することが可能となります。
AI ベースのシミュレーション システムは、津波の広がり、森林火災や洪水地域の規模を予測することもでき、タイムリーな避難および救助計画をサポートします。
特に、リモートセンシング技術をSentinel、Landsat、Copernicusなどの衛星データと組み合わせると、AIモデルは湿度、気温、植生の変化も特定できるようになります。これらは、鉄砲水や森林火災のリスクを予測する上で重要な要素です。
AIは自然災害の警告にどのように役立つのでしょうか?
天気予報を支援するために、いくつかの AI 技術が開発されています。
世界中で多くの国が自然災害の警報にAIを活用し、成功を収めています。特に地震の場合、AIはP波（主波）を解析し、破壊波（S波）が現れるわずか数秒前に警報を発することで、被害を最小限に抑えることに貢献しています。
津波警報では、海底に設置されたセンサーが AI と連携して水位を監視し、波の伝播をシミュレートして、被害地域を特定します。
洪水に関しては、AI は降雨データ、水位センサー、衛星画像を活用して、洪水の可能性と危険地域を予測します。
森林火災予防の分野では、AI は衛星を介して異常なホットスポットを特定し、風、地形、湿度条件に基づいて火災の延焼方向を予測できます。
嵐に関しては、ディープラーニング技術を適用して衛星の雲画像を分析することで、嵐の進路と強度の予測の精度が向上します。
AI技術を活用した実践的なプロジェクトが数多く実施されています。
世界中で多くの実践的なプロジェクトが、自然災害警報におけるAIの驚くべき有効性を実証しています。例えば、Google AIはインドとバングラデシュに洪水警報システムを導入し、水位が上昇する前に数万人の避難を支援しました。
日本では、気象庁がAIを活用して地震波を分析し、早期に地震警報を発令して被害を最小限に抑えています。
NASA はまた、衛星データにディープラーニング技術を使用して、山火事や洪水のリスクを早期に検知しています。
一方、ファソム・グローバルは、AIとリモートセンシング技術の力を組み合わせて詳細な街路レベルの洪水マップを開発し、災害への備えと対応能力の向上に貢献しています。
課題
専門家によると、一部の地域ではAIモデルの学習に必要な高品質なデータが依然として不足しており、予測精度が低下しているという。さらに、多くの発展途上国ではネットワークインフラやセンサー設備が限られており、AI警報システムの効率的かつ同期的な運用を支えるには不十分である。
さらに、適切に検証および調整が行われない場合、誤報のリスクによりコミュニティに混乱が生じる可能性があります。
しかし、自然災害警報におけるAIは、特にIoTや5Gネットワークと組み合わせることで超高速データ伝送が可能になり、今後も力強い成長を続けると予想されています。電話、スピーカー、ソーシャルネットワークを介した多言語警報システムは、より柔軟に人々に情報を伝えることができるようになります。
さらに、国境を越えてデータを共有することで AI の学習が向上し、特に津波や熱帯暴風雨などの地域災害の予測精度が向上します。
出典: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
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