AI データモデリングはどのようにして気候災害を防ぐことができるのでしょうか?

予測分析モデルが改良されるにつれ、この分野のイノベーターたちは、これまで断片化されていて使用コストが高かった気候データへのアクセスと解釈の改善を求めています。

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人工知能 (AI) 技術がまだ研究されていない分野はほとんどありません。気候変動に関しては、AI の情報収集とフィルタリングの能力が非常に強力なツールであることが証明されています。

暑さは続く：気候変動への解決策を見つける

産業革命以前以来、地球の年間平均表面温度は2度上昇しました。この小さな温度変化は、累積熱の点で大きな影響を及ぼす可能性があります。記録破りまたは極端な気温、降水量の増加、積雪量の減少は生態系を混乱させる可能性があります。

気候変動に対処しなければ、結果は悲惨なものとなるでしょう。

• 米国では、気温が1°C（33.8°F）上昇するごとに年間GDPが1.2%減少すると推定されています。
• 気温上昇がパリ協定の基準（1.5℃）内に抑えられなければ、2100年までに一人当たりGDPが実際に約7％減少する可能性があります。
• 異常気象は世界の経済セクターの約 70% に影響を及ぼします。

2020年、気候の影響による損失は2,680億米ドルに達し、そのうち64%がさまざまな種類の保険でカバーされました。保険に加入している企業や個人のほとんどは、米国などの先進国に所在しています。

気候変動に対する解決策の模索はすでに始まっており、世界中の企業や政府は適応と回復の戦略の必要性を感じています。

データ駆動型気候ソリューション

Arbol の CEO であり、dClimate の創設パートナーでもある Siddhartha Jha 氏は、気候変動リスクに対処する方法としてデータの重要性を主張しています。

dClimate は、データ気候ソリューションの最前線に立つ企業です。シド氏は気候データの役割を次のように説明しています。「気候データの重要性は、企業や政府がさまざまな気象災害に積極的に備えることを支援するだけでなく、リスクをより深く理解し、管理し、これらのリスクに対する回復力を構築するためのツール（データベースの気象保険、災害モデルと分析など）の構築にも役立ちます。」

企業、政府、市場はすべて、戦略的な計画決定を行うために正確な気候データと予測に依存しています。

• 運送会社や物流会社は、ルートを最適化するために超ローカルな天気予報に依存しています。
• 建設会社は遅延を避けるために風や降雨量の予報を必要としています。
• 政府は気候データを活用して公共政策の決定に役立てています。
• リーダーが気候データにアクセスできれば、気候や天候に関連した災害の影響を最も受けた地域に対する援助計画を事前に立てることができます。

悪天候が頻繁に発生し、気候変数が変化するにつれて、実用的な気候情報の必要性は高まり続けます。

データ（およびAIデータモデリング）が気候変動対策にどのように役立つか

dClimate は、機械学習と独自の AI 引受人を活用して気象リスク市場に透明性と効率性をもたらすパラメトリック気象保険プラットフォームである Arbol と同じチームによって設立されました。これは、自動化された分散型データ検証と dClimate ガバナンス レイヤーをサポートする、主要な分散型オラクル ネットワークである Chainlink と緊密に統合されています。消費者は「スキルポイント」を使用してデータセットを購入できます。

分散型自律組織 (DAO) がスキルポイントを計算するアルゴリズムを提案し、投票することで、プラットフォームの透明性を高いレベルに維持します。シドは、dClimate の出発点とこの道における将来の目標を次のように説明しました。「dClimate は、Web の REST API を介してデータ コンシューマーがすでに無料で利用できる、1,000 TB を超えるクリーンで標準化された気候情報からなる堅牢な基盤レイヤーから始まります。データ企業や独立系パブリッシャーは、この基盤レイヤーに貢献することができ、データセットを無料で提供することも、ここでの作業を収益化することもできます。」

このプラットフォームは、気候情報の一般消費者にとっても使いやすく、アクセスを効果的に民主化し、これまで開発を妨げてきた 2 つの障壁に対処します。

2つの大きな障害：アクセスとコスト

気候データが十分に活用されていない主な理由は 2 つあります。

1. アクセス

2. コスト

気候データのエコシステムは非常に断片化されており、不透明で、使いにくいです。最も知識のあるユーザーであっても、必要なデータを効率的に抽出することは困難です。これにより、気候データを生産やプロセス開発に使用する際に、乗り越えられない障壁が生じることがよくあります。

コストも、今日の気候データを十分に活用する上での大きな障壁となっています。標準化されたオープンな市場がなければ、洞察を購入できるのはエリートだけです。

フェアにプレイする方法

気候データが世界中の利害関係者が気候変動のリスクに積極的に適応するのに役立つためには、これらの障壁を克服する必要があります。 dClimate はまさにそれを実行している企業の一つです。シドは次のように説明しています。「dClimate は、気候データ、予測、モデルを扱う初のオープンで透明性のある分散型ネットワークです。このネットワークは、すべてのデータの信頼性が自動的に採点され、すべての参加者が平等な条件で活動できるマーケットプレイスで、パブリッシャーと消費者を直接結び付けます。そのため、マーケティング予算が最も大きい大企業ではなく、最高のデータが自然に勝利することになります。」

気候データを分散化することは、適切な情報を適切な人々の手に届け、タイムリーにそれを活用して有意義な行動をとるための鍵となる可能性があります。

未来は生きている

複雑な AI システムに期待できる最も崇高な使命の 1 つは、地球上の生命を維持し、向上させることです。気候変動の場合、人命や経済が危険にさらされていると言っても過言ではありません。

シドは可能性に満ちた未来について次のように語っています。「データは dClimate の基盤レイヤーにすぎません。そのデータを使ってできること、構築できることは、気候や天候の変化によるリスクの増大に直面している世界中の 70% 以上の企業にとって、真に変革をもたらす可能性があります。新しいデータ駆動型の天候保険商品から、ESG イニシアチブがカーボン フットプリントを認証するのに役立つアプリケーションまで、これらのツールは、さまざまな業界の企業が事前に気象災害に備え、コスト、時間、そして場合によっては人命を節約するのに役立ちます。dClimate を使用する参加者の可能性は無限です。」

シド氏は次のように付け加えた。「dClimate は、データセットとモデルの簡単にアクセスできるリポジトリを構築するだけにとどまりません。これは単なる出発点にすぎません。私たちは、気候と天気に基づいた新しいアプリケーションと製品の、真に透明でオープンなエコシステムを構築したいと考えています。これは、世界中の企業、金融機関、政府が独自の気候耐性を構築するのに役立つツールです。」

地球上のあらゆる生命は地球上の他のあらゆる生命から影響を受けているため、イノベーターたちが気候変動と闘うための技術を進歩させる中、全員が協力しなければなりません。