対台風AI!嵐で倒れそうな木を事前予測も【AI論文】

これからの時代の自然災害との戦い方のポイントの一つは、事前にどれほどAIで予測できるかにかかっている。

✔️台風を予測するAI
✔️倒木を予測するAI
✔️停電を予測するAI

本記事では上記AIの研究紹介を行う。

まずはそもそも「嵐が来るらしい!」という情報の正確性や早さが重要だ。

①衛星画像から嵐を検知!by Yu Zhang

✔️従来の嵐を予測するコンピュータ手法は衛星画像を十分に活用できていなかった。

✔️研究者らは、14年分の衛星画像をもとに、気象学者が解釈する方法をコンピュータに学ばせてみた。

✔️従来より正確な予報を行う可能性が示唆された。

ペンシルバニア大学のYu Zhangらによる研究。
温度や気圧などの感覚測定に頼らず、「衛星画像のみ」から予測するという大胆な試み。「より信頼性の高い研究を目指す」とのこと。

参照論文

Yu Zhang, Stephen Wistar, Jia Li, Michael Steinberg and James Z. Wang, “Storm Detection by Visual Learning Using
Satellite Images”,arxiv.org(2016)

URL

次に「鉄道列車が止まり大勢の人間が立ち往生する原因」になりえる、樹木の破壊と転倒について。
これすら、ある程度予測が可能だという。

②嵐による樹木破壊を予測! by Elnaz Kabir

✔️暴風雨によって樹木が破壊されると、経済的にも社会的にもコストが高い。

✔️研究者らは、実際のケーススタディのデータセットから機械学習モデルを訓練した。

✔️ブースティングランダムフォレストのモデルが最高の予測精度を達成し、嵐の「前」に樹木破壊による被害リスクを減らす助けになる。

ミシガン大学のElnaz Kabirらによる研究。
同じ目的の予測を行うために様々なモデルを用意し、その中からもっとも精度の高いものを提示している。嵐がきたら「破壊されうる」「倒れうる」樹木の要因を見つけたそうだ。

参照論文

ElnazKabir, SethGuikema, BrianKane, “Statistical modeling of tree failures during storms”, Reliability Engineering & System Safety, 177, 68 (2018)

DOI

最後に気になることは、停電への影響。

③嵐によって引き起こされる停電予測! by Roope Tervo

✔️嵐は極端な気象現象を引き起こすため、送電網の停電を予測することはまだ完璧ではない。

✔️研究者らは、最新の機械学習技術で嵐の情報から被害の量を予測する試みを行った。

✔️極端な気象現象が起こることは稀なので訓練用のデータが十分ではない。その問題にも対応策がある。

フィンランド気象研究所のRoope Tervoらによる研究。
「トレーニングデータが完全ではない」と自らしっかり注意を書きつつ、なお課題に立ち向かう大胆な姿勢が見える。

参照論文

Roope Tervo, Joonas Karjalainen, Alexander Jung, “Storm Detection by Visual Learning Using Satellite Images”, 2018 IEEE Data Science Workshop (DSW)

DOI

自然災害に対して、科学技術をもって対策をねる人々がいる。
そう思えば、少し心強い。

一喜一憂に踊らされず、まず情報を確認するところからだ。

Translating

PAGE TOP