南極の氷床データセットは火星ほど良くない？スタンフォード大学の研究者はドローンと機械学習を利用して、最も価値のあるデータを発掘することに取り組んでいる。

ビッグデータダイジェスト制作

著者: カレブ

氷は地球の盾とも言え、余分な熱を宇宙に反射して地球の地層と海洋を保護し、地球を寒く保っています。

しかし、1900年代初頭以来、世界中の氷河が溶け続けています。

産業革命以降、二酸化炭素などの温室効果ガスの排出量が急増し、気温の上昇に伴い海面が徐々に上昇しており、近年各国が注視する大きな環境問題の一つとなっている。

先月、米国の最新の海面上昇予測に関する省庁合同報告書は、気候変動の影響で、米国沿岸部の海面は現在より2050年までに平均25～30センチ上昇するとしている。今後30年間の海面上昇は、過去100年間の上昇に匹敵する可能性がある。

2021年9月2日、アメリカ・ニューヨークの幹線道路で車両が水没した。ハリケーン・アイダの影響で、9月1日の夜からニューヨーク市とその周辺地域に大雨が降り始め、洪水が発生しました。 （写真提供：新華社通信）

これを踏まえると、海面がどの程度、どのくらいの速さで上昇しているのかを理解することが重要です。しかし、既存のモデルは極めて不安定であり、最南端の大陸には未知の要素が満ちているため、政府は将来の計画を立てる際にさまざまなシナリオを考慮する必要がある。

最近、スタンフォード大学の科学者たちは、ドローン技術と機械学習の手法を使用して、海面上昇を引き起こすプロセスについての理解を深めるために、南極で最も価値のあるデータの発見と収集に重点的に取り組みました。

科学と工学の交差点にいる学者、ダスティン・シュローダー氏は、「政策立案者に情報を提供したいが、南極からデータを収集する難しさを考えると、すべてを調査することはできない。そのため、最も影響力のあるデータの収集に注力しているが、これは人工知能の助けを必要とする難しい技術的問題である」と語った。

南極の氷床データセットは火星のそれよりもさらに不完全ですか? ！

関係する問題の複雑さを考えると、科学者はより効率的かつインテリジェントな方法でデータを収集する必要があります。

まず彼らは、より正確な測定を行うために、氷を貫通するレーダーを搭載した自律型ドローンを利用する新しいデータ収集プラットフォームの構築に着手した。

「現在のプロセスでは、一度に何カ月も南極に行き、飛行機で飛び回ったり、氷床の真ん中に野外キャンプを設置したりする必要がある」とシュローダー氏は語った。

しかし科学者たちは、ドローンがより持続可能でほぼ完全に自動化された長期監視方法を提供できると予測している。

科学者は、最も価値のあるデータがどこにあるのかを特定することにも重点を置く必要がある。カスタムアルゴリズムが研究者にドローンをいつどこに送るべきかを伝えることができれば、その効果は最大化される。

氷床の融解には多くの変数が関係しています。研究者たちは、氷床の深さや氷の実際の温度を知りたいと考えており、また、潮汐や季節、時間の経過が融解速度にどのような影響を与えるかを理解する必要もある。さらに事態を複雑にしているのは、世界各国による50年以上の調査の結果、南極で行われた最も近い測定結果のいくつかは約3〜5マイルに近かったが、多くの場所は最も近い既知の測定結果から数百マイル離れていることである。

その結果、地球の 550 万平方マイルを占める大陸が誕生しましたが、データセットは断片的しかありません。

「これまで、データを収集するたびに、何か新しい発見がありました」と、電気工学の博士課程の学生、トーマス・テイスバーグ氏は言う。「火星でも、私たちの氷床モデルは南極よりも正確です。」

これらの問題に対処するため、シュローダー氏とタイスバーグ氏は物理学に基づいたニューラル ネットワークを使用して、新しいドローンが最も有用なデータを見つけられる場所を特定しました。これらの初期モデルには、氷が環境要因にどのように反応するかを規定する既知の物理法則が組み込まれており、それらの法則が小さなデータ セットに適用されます。このようにして、アルゴリズムは迅速に実行され、推奨事項を迅速に生成できます。

最終的に、チームは反復サイクル、つまり適応測定プロセスを構想しており、これによりモデルは新しいデータのバッチをリアルタイムで処理し、進化する飛行計画に情報を提供します。データ主導のアプローチを採用することで、科学者は氷床の測定値、氷の 3D フロー、およびその動きを支配する物理学を同時に考慮できるようになります。

スタンフォード HAI シード助成金により、シュローダー氏と彼のチームはエージェント機械学習モデルを設計し、ドローンベースのレーダー システムの開発を開始するためのツールを手に入れました。

テイスバーグ氏は、ドローンで氷床の底を発見することが成功の第一の指標になるだろうと語った。 「私たちは、数十から数百メートルの氷がある山岳氷河でのフィールドテストに急速に進んでいます。そこから、ML モデルを飛行パターンに統合します。これは、氷床研究でこれまでに行われたことのないことです。」

フェイフェイ・リーがスタンフォードHAIの共同ディレクターに就任

スタンフォード HAI は「人間中心の人工知能」の略称で、Fei-Fei Li 氏と John Etchemendy 氏が HAI の共同ディレクターを務めています。

公式サイトによると、人工知能が真に人間に役立つためには、人工知能が人間のニーズをよりよく理解できるように、人間の身体的、感情的、精神的特性を知る必要がある。このため、AI の設計者は人類を広く表現できなければならず、思考の真の多様性を要求する必要があります。

現在、研究センターは、人間への影響、人間の能力の強化、インテリジェンスの 3 つの研究分野に重点を置いています。

人間への影響の分野では、学者たちは現在、アルゴリズムが偏見やリスクをどの程度導入、増幅、または緩和するか、機械と人間の意思決定の間の「責任のギャップ」、監視、人口抑制、戦争遂行のための AI の使用と乱用、そして AI が社会制度、司法制度、政府、産業構造、労働市場、経済成長、国境を越えた貿易に与える影響について調査しています。

人間の能力を拡張するための設計方法の研究に加えて、他の重点分野における進歩と考慮は、より適切なコミュニケーション機能を備えたシステムの作成に役立ちます。この基礎研究は、教育、ヘルスケア、持続可能性などの重要な応用分野での AI の使用と組み合わせられ、新しい設計方法とツールを活用して評価できるようになります。

知能の面では、機械支援型でありながら人間中心の世界を創造するためには、現在のアルゴリズムの限界を克服し、解決できる問題のカテゴリーを拡大し、人間の認知および分析スタイルを補完する次世代の AI 技術を開発する必要があります。この目標を達成するには、正しい判断を下し、人間の言語、感情、意図、行動、相互作用を複数のスケールで理解できる機械知能を開発する必要があります。

また、HAIは「AI指数レポート」シリーズも発表しています。このレポートは毎年AIの影響と進歩について総合的な研究を行い、国民経済、雇用成長、多様性、研究などさまざまな面に対するAIの影響パターンを分析・精緻化しています。

たとえば、昨年のレポートの 10 の主要なハイライトに基づいて、AI の開発と応用におけるいくつかの重要なトレンドを描くことができます。例えば、世界のAI投資は引き続き大幅に増加しており、医療業界が最大の投資分野となっています。米国では、AI博士号取得者とコンピュータサイエンス博士号取得者の割合が大幅に増加している一方で、他の関連専攻の割合は減少しています。博士号取得者が産業界に進む割合は大幅に増加している一方で、学術界に進む割合は引き続き減少しています。世界中の30以上の国と地域で人工知能戦略が発表されています...

南極プロジェクトと同様に、科学者の革新的な方法により、氷床の変化を監視および予測する能力が大幅に向上することが期待され、都市の危機対応能力も効果的に強化されるでしょう。

「長期的には、この研究は氷河学者がデータを収集し、理解する方法を変える可能性がある。今のところは、南極の温暖化が将来の海面上昇にどう影響するかをよりよく理解できるように、氷床研究をよりスマートかつ効率的にすることに重点を置く必要がある。」