6. MLベースの気候モデル

6. MLベースの気候モデル 従来の地球システムモデルは、複雑な数値シミュレーションを用いて気候力学を理解し、将来の気候シナリオを予測することに役立てられてきました。こうしたモデルは多大な計算機能力を必要とすることが多く、1世紀分の気候変動をシミュレーションするには最大10メガワット時のエネルギーを消費します。これは、1年間に一世帯が使用する電力とほぼ同じ量です。 これに対して、物理法則を組み込んだMLを統合した気候モデルは、ペタバイト規模の膨大なデータセットを処理し、正確かつ迅速な気象および気候予測を行う能力を備えています。こうしたMLベースのモデルは、特に地域に特化した研究に有効であり、計算コストを大幅に削減しながら高解像度の予測を提供。最大100倍のエネルギー効率向上が研究により示されています。 7. 地理空間AI基盤モデル 地理空間AI基盤モデルは、大量の衛星地球観測データから高度なパターンを検出します。多くの異なるデータセットにより、自己教師あり学習した地理空間AIモデルは、幅広い用途に使用でき、世界的なパターンの正確なモデル作成に極めて有効です。 8. デジタルツイン デジタルツインとは、気候、海洋、生態系などの地球システムをダイナミックにデジタル複製したものです。デジタルツインによって、地球システムの複雑な現象をよりよく理解、予測し、調査することができます。 また、デジタルツインを活用し、異なる気候関連戦略の潜在的な影響を視覚化、検証することにより、様々な「もしも」の気候シナリオを分析することも可能です。 9. AR/VRデータ没入型プラットフォーム 拡張現実（AR）および仮想現実（VR）プラットフォームは、ユーザーに没入感のある体験を提供します。これらの直感的なプラットフォームは、多様なステークホルダーによる地球観測データへのアクセスおよび理解の方法を変化させ、インタラクティブな学習を通じてデータリテラシーを高めます。 10. データキューブ 地球観測データを空間、時間、変数グリッドなどの様々な次元に沿って整理することにより、データキューブは有益な洞察を引き出し、異なる規模および詳細レベルにおける地球環境とその変化に関する複雑な分析を行うことが可能になります。 多様な地球観測ソースから得たデータは、解像度を均一化し、特性を揃えて標準化します。これにより、それ以上変換する必要がなくなり、計算に使うまでのプロセスを単純化することができるのです。このアプローチは、分析可能なデータへの迅速なアクセスが必要な場合に特に有用です。 ◾️積極的な気候変動対策への道筋 衛星地球観測データと組み合わせるテクノロジーの進歩は、気候変動による悪影響の防止において、先手となる対応を可能にするでしょう。同フォーラムは、地球観測データの主要な提供者、利用者、専門家の協力を得て、気候および環境問題の解決に、地球観測がもたらす変革の可能性を活用する方法を研究しています。 これらのテクノロジーは、単により良いデータを提供するだけではありません。地域社会、企業、政策立案者が気候変動に対するレジリエンス（強靭性）を構築する上で役に立つ、気候に関する重要な洞察へのアクセスを得ることもできるからです。こうしたテクノロジーがさらに進化を続けることで、気候変動の監視と対応の方法を大幅に変えることができるようになるでしょう。 （この記事は、世界経済フォーラムのウェブサイトから転載したものです。）