人工知能は気候変動の転換点を明らかにするかもしれない

ウォータールー大学の応用数学教授であるクリス・バウチ氏は、新しいディープラーニングアルゴリズムの結果を報告した最近の研究論文の共著者です。この研究では、システム内で急速な、あるいは不可逆的な変化が起こる閾値に注目しているとバウチ氏は述べた。

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「新しいアルゴリズムは、既存の方法よりも正確に臨界点を予測するだけでなく、臨界点を超えた状態の種類に関する情報も提供することがわかった」とバウチ氏は述べた。 「こうした転換点の多くは望ましくないものであり、できれば予防したい」

暴走する気候変動と一般的に関連しているいくつかの転換点には、大量のメタンを放出してさらなる急速な温暖化を促す可能性のある北極の永久凍土の融解、気象パターンのほぼ即時の変化につながる可能性のある海流システムの崩壊、または海面の急激な変化を引き起こす可能性のある氷床の崩壊などがある。

研究者によると、この AI の革新的なアプローチは、1 種類の臨界点だけでなく、臨界点全般の特性も学習するようにプログラムされている点です。

このアプローチは、人工知能と転換点の数学的理論の組み合わせからその力を引き出し、どちらかのアプローチ単独よりも多くの成果を達成します。研究者らは、約50万のモデルからなる「可能性のある転換点の宇宙」と彼らが呼ぶものについてAIを訓練した後、歴史的な気候のコアサンプルを含むさまざまなシステムにおける特定の現実世界の転換点でAIをテストした。

「我々の改善されたアプローチは、危険な転換点に近づくにつれて警告を発するかもしれない」とエクセター大学グローバルシステム研究所所長で研究の共著者の一人であるティモシー・レントン氏は述べた。 「気候の転換点についてより早期に警告を発することで、たとえ避けられなくても、社会が適応し、これから起こることに対する脆弱性を軽減するのに役立つ可能性がある。」

ディープラーニングはパターン認識と分類において大きな進歩を遂げており、研究者は初めて転換点検出をパターン認識の問題として捉えました。そのアイデアは、転換点の前に発生するパターンを検出し、機械学習アルゴリズムが転換点が差し迫っているかどうかを判断できるようにすることです。

「気候システムの転換点はよく知られているが、生態学や疫学、さらには株式市場にも転換点がある」と、マギル大学の博士研究員で論文の共著者の一人であるトーマス・バリー氏は述べた。 「AIは、あらゆる種類の複雑なシステムに共通する転換点の兆候を検出するのが非常に得意だということが分かりました。」

この新しいディープラーニングアルゴリズムは「気候変動に関連するものも含め、大きな変化を予測する能力において画期的なものとなる」と、このプロジェクトのもう一人の研究者でグエルフ環境研究所所長のマドゥール・アナンド氏は述べた。

AI が転換点の仕組みを学習した今、チームは次の段階、つまり気候変動の最新動向に関するデータを AI に入力する段階に進んでいます。しかしアナンド氏は、この知識によって何が起こるかについて警告している。

「それは間違いなく私たちに有利になります」と彼女は言った。 「しかしもちろん、この知識をどう活用するかは人間次第です。私は、これらの新たな発見が公平で前向きな変化につながることを願うばかりです。」