AIは、グローバルな洪水予測の信頼性を高めます

人々は危機時に信頼できる情報を求めてGoogleを利用し、自分自身や大切な人を守っています。洪水は最も一般的な自然災害であり、約15億人、つまり世界人口の約19％が深刻な洪水のリスクに直面しています。洪水は命を脅かすだけでなく、毎年世界中で約500億ドルの経済的損失を引き起こしています。

歴史のほとんどの期間において、問題の複雑さと必要なリソースやデータの不足により、大規模な洪水予測を正確に行うことは困難でした。世界の河川のごくわずかな部分しか流量計で監視されておらず、特に発展途上国や十分なサービスを受けていない地域の人々にとって、これは大きな安全上の課題でした。

Natureに掲載された新しい論文では、AIが洪水予測を革命的に変え、気候変動の影響を最も強く受ける地域に到達する方法を探ります。私たちの研究結果は、AIが河川洪水を最大7日先までより正確に予測するのに役立ったことを示しています。これにより、80カ国で4億6,000万人をカバーする洪水予測を提供できました。また、可能な限りGoogle Search、Google Maps、Android通知を通じてこれらの予測を利用できるようにしています。

私たちの研究ブログでは、論文をさらに深く掘り下げ、Google ResearchのAIベースのグローバル水文学技術が、現在の基準と比較して洪水予測を大幅に向上させる方法を紹介しています。これは、洪水データが限られている国で特に重要であり、予測を世界中に拡大することができます。早期警報システムは死亡者数を大幅に減らし、予測のリードタイムの延長は地域社会にとって大きな変革をもたらします。私たちの技術は、グローバルなナウキャストの信頼性を平均0日から5日に延長し、AIを使用してアフリカやアジアの予測をヨーロッパと同等に改善しました。

この情報は、人々、地域社会、政府、支援団体が事前に行動を起こし、脆弱な人々を守るためのツールとなっています。特にデータが不足し、洪水の影響が大きい地域では、簡単な道のりではありませんでした。最新の論文を公開するにあたり、AIを活用した正確な河川洪水予測の探求におけるいくつかの重要な瞬間を振り返ってみましょう：

インドでの最初の試みが私たちに貴重な教訓を教えてくれた

私たちの取り組みは、インドのパトナ地域でのパイロットから始まりました。パトナがあるビハール州は、インドで最も洪水が発生しやすい州の一つで、多くの住民が壊滅的な洪水の脅威に常にさらされています。私たちは地元当局と協力し、リアルタイムデータを使用して洪水予測を開発し、2018年にGoogle Public Alertsに統合しました。

私たちは、過去のイベント、河川水位、地形データを組み合わせてモデルに入力し、何十万ものシミュレーションを実行して詳細な河川洪水予測を作成しました。この方法は特定の場所での精度を目指していましたが、最終的な目標はグローバルな課題に取り組むことでした。機械学習が洪水予測を世界規模で拡大できると信じていました。

研究および科学コミュニティとのコラボレーションの開始

2019年には、洪水予測の範囲を12倍に拡大し、影響を受けた地域の80万人にアラートを送信しながら、予測技術を改善しました。機械学習の可能性を深く掘り下げる中で、学術研究者と協力し、水文学の物理ベースの洪水シミュレーションとAI手法を融合させ始めました。

正確な洪水予測のためのLong Short-Term Memoryネットワーク（LSTMs）に関する研究と進展は、洪水計がない地域でも信頼できる情報を提供する、グローバルなエンドツーエンドの洪水予測プラットフォームを構想するきっかけとなりました。

洪水予測のさらなる拡大、しかしローカルデータの可用性による制限

インドでのパイロットの成功を基に、インド全土およびバングラデシュに予測を拡大し、3億6,000万人に到達しました。技術の進歩により、最大48時間先までの予測が可能になりました。しかし、モデルはローカルの流量データに依存していたため、他の国への拡大は困難でした。

グローバルなAIベースの洪水予測モデルへの転換と80カ国以上への拡大

ローカルデータに依存する限界を認識し、AI研究が進展したことで、グローバルモデルに移行しました。グローバルデータソースを使用してLSTMネットワークを訓練し、ローカルの流量データがない地域でも洪水を予測することを目指しました。

2022年、Flood Hubプラットフォームを立ち上げ、アフリカの15カ国を含む20カ国で予測を提供しました。これまでデータの不足で予測が制限されていた地域です。2023年までに、アフリカ、アジア太平洋、ヨーロッパ、南・中央アメリカの60カ国以上に拡大し、4億6,000万人をカバーしました。現在、Flood Hubのリアルタイム予測は、発展途上国の多くの脆弱なコミュニティに無料でアクセス可能です。グローバルなAIベースのモデルのおかげで、アフリカでの洪水予測のアクセスはヨーロッパと同等になりました。

パートナーシップでの取り組み

科学と研究を推進し、最も必要な場所で実際の違いを生み出すためには、学術界、地元政府、国際機関との協力が不可欠です。

私たちは、国際援助団体と協力して実行可能な洪水予測を提供し、世界気象機関（WMO）と連携して、特に「Early Warnings for All」イニシアチブを通じて、2027年までにすべての人に気候災害の早期警報を提供することを目指しています。また、AIが国の洪水予測機関が直面する現実の課題にどのように対応できるかを研究しています。

私たちは、年次ワークショップやCaravanプロジェクトなどのイニシアチブを通じて、学術界や水文学機関と緊密に協力し、既存のデータセットを標準化し集約しています。

私たちの旅はまだ終わっていない

気候変動が悪化する中、洪水は予期せぬタイミングで発生する可能性があります。私たちの目標は、研究と技術を活用してカバレッジを拡大し、鉄砲水や都市洪水などの他の洪水関連イベントを予測し、AIがより広範な気候適応課題や持続可能性の問題にどのように対応できるかを探求し続けることです。