伝統的な予測方法にとどまらず、業界は予測技術において力強い変革を遂げており、人工知能(AI)を応用してコミュニティを保護する「鉄の盾」を構築しています。私たちは、農業環境省気象水文局のホアン・ドゥック・クオン副局長に、予測ネットワークの近代化戦略、特に自然の異常な変動を「定量化」するAIの応用における役割について話を聞きました。
予測の質を向上させるための「三本足」
ホアン・ドゥック・クオン博士、実際には、自然災害はもはや古い法則に従って機能しておらず、「異常」は新しい正常な状態になり、多くの記録が継続的に破られています。そのような状況において、気象水文部門は、気象予報と警報の質と精度を向上させるためにどのような革新的な措置を講じてきましたか?
- ホアン・ドゥック・クオン博士:現在、気象水文局の予報の質を向上させるための取り組みは、観測技術、数値予測モデル、人工知能(AI)の応用という3つの技術基盤に基づいて包括的に展開されています。この革新は、ベトナムの気象水文部門が増大する異常気象にますます積極的に対応するのに役立つ重要な要素です。
観測とデータ収集に関して、近年、国家は観測ネットワークへの関心を払い、補完、アップグレードし、手動観測から自動およびリアルタイム観測への段階的な移行を行ってきました。これにより、データと入力データが常に継続的に、高い精度と頻度で更新されることが保証されています。さらに、気象レーダーシステムも10基の気象レーダーでアップグレードおよび補完され、気象衛星観測も雷雨雲の発達プロセスを詳細に追跡するために適用され、予報官は高解像度で局地的な降雨強度を特定でき、特に雷雨、竜巻、鉄砲水、地滑りの警報において重要です。
また、数値予測モデル、災害予測および警報支援技術の適用と改善を継続しています。気候および気象予測をシミュレートし、波、流量、高潮などの海洋要因をシミュレートおよび予測するためにデータを同化できる地域規模の数値モデルを開発および習得します。オープンソースおよび自動技術も、水文、洪水、浸水の予測および警報のための商業および従来のモデルに加えて、段階的に導入されています。
それに加えて、私たちは、ベトナムと東南アジア地域への鉄砲水と地滑りの警報のために、ビッグデータ統合と世界気象機関から移転された米国の警報技術を適用したデジタルテクノロジープラットフォームの開発にも注力しています。現在、このプラットフォームは、コミューンレベルまでの詳細なレベルで、リアルタイムの鉄砲水と地滑りの警報情報システムに統合されています。特に、私たちは予測と警報の問題にAIを段階的に適用しています。
先生、一般的な傾向から外れることなく、気象部門は予測プロセスにAIを応用し始めています。これは予測技術の「起爆剤」と見なされますか?また、このモデルからの実際の効果は具体的にどのように記録されていますか?
- その通りです。2024年半ばから、ハノイ工科大学の人工知能研究応用研究所と協力して、AIを台風、大雨、水文要因の予測問題に応用するとともに、ハノイ工科大学、ハノイ国家大学、工科大学、インディアナ大学(米国)との協力を通じて、南シナ海における早期台風形成を特定する技術を構築しています。
最近では、南シナ海地域での台風と台風の強度を予測するための人工知能(AI)アプリケーションのパイロット展開があります。代表的な結果の1つは、CIFOMIモデル(Foundation Model and Prompt Tuningによる南シナ海における熱帯気象の勢力予測の強化)です。これは、センターとAI4LIFE人工知能研究応用研究所との協力の結果です。
当初の結果は非常に有望で、24時間以内の台風の勢力予測誤差は、現在使用されている他のモデルや方法と比較して10〜20%減少し、モデルの実行時間も大幅に改善され、その結果、予報官は分析、評価、意思決定に集中するための時間が増えました。
気象水文局が極端な現象の予測精度を高めるために直面している困難と課題は何ですか?
- 私たちは、3つの核心的な課題を率直に認識しなければなりません。1つは、重要な地域での入力データの不足です。陸上ステーションネットワークは、計画された密度にまだ達しておらず、特に鉄砲水の「ホットスポット」である奥地や山岳地帯ではまばらです。さらに懸念されるのは海文データです。南シナ海は台風が発生する場所ですが、波、浮き輪、漂流浮き輪、および海上ステーションを監視するための専用レーダーシステムが不足しています。海からの実測データが不足すると、台風の強度を計算する際の予測モデルの精度の一部が失われます。
2つ目は、計算能力の制限です。高解像度数値モデル(1〜3km)と複雑なAIアルゴリズムを実行するには、非常に強力なスーパーコンピュータシステム(HPC)が必要です。現在、局のサーバー能力はアップグレードされていますが、世界をリードする予測センターとの差は依然としてあります。
しかし結局のところ、決定的な課題は高度な専門知識を持つ人材です。AI技術やスーパーコンピューターは単なるツールです。複雑な気象、水文、海洋水文の数値予測モデルの展開と運用には、大型コンピューターだけでなく、深い知識を持つ専門家チームも必要です。現在、優秀な人材を惹きつけることは、トレーニングの制約と仕事の特殊性から多くの困難に直面しています。気象水文分野の入学者の供給源は、この分野が学生にとって十分に魅力的ではないため、通常は豊富ではありません。24時間年中無休の仕事のプレッシャーに加えて、待遇も他の分野と比較して本当に競争力がありません。
自然災害はますます極端化しています。私たちは、人々の積極性と、当局の早期警告とタイムリーな指導が組み合わさることで、自然災害によって引き起こされる人命と財産の被害を最小限に抑える上で重要な貢献をすることを願っています。
心からのご意見をありがとうございました!
